① HBase數據結構是什麼
RowKey
與nosql資料庫們一樣,RowKey是用來檢索記錄的主鍵。訪問HBASE table中的行，只有三種方式：
通過單個RowKey訪問(get)
通過RowKey的range（正則）(like)
全表掃描(scan)
RowKey行鍵 (RowKey)可以是任意字元串(最大長度是64KB，實際應用中長度一般為 10-100bytes)，在HBASE內部，RowKey保存為位元組數組。存儲時，數據按照RowKey的字典序(byte order)排序存儲。設計RowKey時，要充分排序存儲這個特性，將經常一起讀取的行存儲放到一起。(位置相關性)Table：表，所有的表都是命名空間的成員，即表必屬於某個命名空間，如果沒有指定，則在default默認的命名空間中。
RegionServer group：一個命名空間包含了默認的RegionServer Group。
Permission：許可權，命名空間能夠讓我們來定義訪問控制列表ACL（Access Control List）。例如，創建表，讀取表，刪除，更新等等操作。
Quota：限額，可以強制一個命名空間可包含的region的數量。
Column Family
列族：HBASE表中的每個列，都歸屬於某個列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必須在使用表之前定義。列名都以列族作為前綴。例如 courses:history，courses:math都屬於courses 這個列族。
Cell
由{rowkey, column Family:columu, version} 唯一確定的單元。cell中的數據是沒有類型的，全部是位元組碼形式存貯。
關鍵字：無類型、位元組碼
Time Stamp
HBASE 中通過rowkey和columns確定的為一個存貯單元稱為cell。每個 cell都保存 著同一份數據的多個版本。版本通過時間戳來索引。時間戳的類型是 64位整型。時間戳可以由HBASE(在數據寫入時自動 )賦值，此時時間戳是精確到毫秒 的當前系統時間。時間戳也可以由客戶顯式賦值。如果應用程序要避免數據版 本沖突，就必須自己生成具有唯一性的時間戳。每個 cell中，不同版本的數據按照時間倒序排序，即最新的數據排在最前面。
為了避免數據存在過多版本造成的的管理 (包括存貯和索引)負擔，HBASE提供 了兩種數據版本回收方式。一是保存數據的最後n個版本，二是保存最近一段 時間內的版本（比如最近七天）。用戶可以針對每個列族進行設置。
命名空間
命名空間的結構:
② HBase數據到底是怎麼存儲的
每個列簇對應HDFS中的一個單獨文件，hbase不是按行存儲，你想一行有多列族的情況下，就會把數據存在多個文件下，按行存儲的意思，是會把行數據存在一個文件中，所以hbase是按列存儲的。
應該說hbase和傳統關系型資料庫還是有些相似的地方，起碼在hfile中hbase列族下一行的列是相鄰存儲的，這點跟傳統關系型資料庫應該是類似的。
③ Hbase與HDFS是個什麼關系
他們的關系是：hbase是一個內存資料庫，而hdfs是一個存儲空間；是物品和房子的關系。
hdfs只是一個存儲空間，他的完整名字是分布式文件系統。從名字可知他的作用了。
hbase是一個內存資料庫，簡單點說hbase把表啊什麼的存在hdfs上。
④ HBase從入門到精通11：HBase數據保存過程和Region分裂
本節來介紹一下HBase的數據保存過程和Region分裂過程的相關知識。
HBase中表的數據是存儲在RegionServer上的一個個Region中的，表的一個列族對應於一個Region。Region是按照數據行鍵Rowkey的字典序來存儲數據的。假如我們有一張表Bigdata，該表有一個列族Info，該列族下有一個列Name，且為了便於說明，假設行鍵和Name相同，按照行鍵字典序保存數據的過程如下圖所示：
HBase保存數據的流程有以下幾個步驟：
HBase表的列族在創建之初只有一個Region，隨著插入數據的增多Region變得越來越大。過大的Region使得查詢效率降低，因此當Region的大小超過某一閾值時，HBase將執行Region的分裂操作：即將一個大Region拆分成兩個相等規模的小Region。具體的Region分裂過程如下圖所示：
HBase的Region分裂過程需要注意以下幾個問題：
雖然Region分裂後可以提高HBase的讀寫性能，但是Region分裂過程會對集群網路造成很大的壓力，尤其是要分裂的Region尺寸過大、數目過多時，甚至可以使整個集群癱瘓。例如，當年京東的Region分裂事件，造成整個集群癱瘓9個小時以上，無法對外提供服務，經濟損失可想而知。
因此，應該根據實際需求將Region分裂的閾值設置的合理一些，太小會頻繁觸發分裂，太大分裂時會對網路傳輸造成一定的壓力。
⑤ HBase支持的數據格式有哪些
HBase 通過 Put 操作和 Result 操作支持 「byte-in / bytes-out」 介面，所以任何可以轉換為位元組數組的內容都可以作為一個值存儲。輸入可以是字元串、數字、復雜對象、甚至可以是圖像，只要它們可以呈現為位元組。
值的大小有實際的限制（例如，在 HBase 中存儲 10-50MB 的對象可能太多了）。在郵件列表中搜索關於此主題的對話。HBase 中的所有行都符合數據模型，並包含版本控制。在進行設計時考慮到這一點，以及 ColumnFamily 的塊大小。
⑥ hbase列式資料庫四維坐標是什麼
實際上，HBase是一個列族資料庫，而不是真正的列式資料庫。
因為允許存放非結構化數據，所以HBase的數據類型只有簡單的字元串類型，如果需要細分類型，需要用戶自己處理。
HBase的四維模型中每個元素：
（1）行鍵（Row Key）：最大長度為64KB的任意字元串。與關系型資料庫一樣，行鍵是行的唯一標志。
（2）列族（Column Family）：這是理解列族資料庫的關鍵概念。將數據行中的欄位按照某種要求分成數個小組，每個小組包含若干個欄位，每個小組就是列族。列族需要預先定義，並且不能隨意修改。每行具有相同的列族，但不要求每個列族都存儲數據。
（3）列限定符（Qualifier）：每個列族包含多個欄位，限定符用於區分不同的欄位。列限定符不需要預先定義，因此每行可以有不同數量的列限定符，也可以認為列限定符就是欄位。
（4）單元（Cell）：存儲數據的最小單元。單元中存儲的是未經解釋的字元串，需要通過行鍵、列族、列限定符、時間戳進行定位。
（5）版本（Version）：這是HBase與其他資料庫的不同之處。版本是一個64位整型數，可以由系統自動生成，也可以由用戶自定義。引入版本後，存儲在單元中的值不再只有一個，可以通過不同的時間戳（Timestamp）在同一單元中存入多個版本。
⑦ Hbase和傳統資料庫的區別
HBase與傳統關系資料庫的區別？
答：主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。
2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢，所以它無法實現像關系資料庫中那樣的表與表之間的連接操作。
3.存儲模式。關系資料庫是基於行模式存儲的，元祖或行會被連續地存儲在磁碟頁中。在讀取數據時，需要順序掃描每個元組，然後從中篩選出查詢所需要的屬性。如果每個元組只有少量屬性的值對於查詢是有用的，那麼基於行模式存儲就會浪費許多磁碟空間和內存帶寬。HBase是基於列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同列族的文件是分離的，它的優點是：可以降低I/O開銷，支持大量並發用戶查詢，因為僅需要處理可以回答這些查詢的列，而不是處理與查詢無關的大量數據行；同一個列族中的數據會被一起進行壓縮，由於同一列族內的數據相似度較高，因此可以獲得較高的數據壓縮比。
4.數據索引。關系資料庫通常可以針對不同列構建復雜的多個索引，以提高數據訪問性能。與關系資料庫不同的是，HBase只有一個索引——行鍵，通過巧妙的設計，HBase中所有訪問方法，或者通過行鍵訪問，或者通過行鍵掃描，從而使整個系統不會慢下來。由於HBase位於Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece來快速、高效地生成索引表。
6.數據維護。在關系資料庫中，更新操作會用最新的當前值去替換記錄中原來的舊值，舊值被覆蓋後就不會存在。而在HBase中執行更新操作時，並不會刪除數據舊的版本，而是生成一個新的版本，舊有的版本仍舊保留。
7.可伸縮性。關系資料庫很難實現橫向擴展，縱向擴展的空間也比較有限。相反，HBase和BigTable這些分布式資料庫就是為了實現靈活的水平擴展而開發的，因此能夠輕易地通過在集群中增加或者減少硬體數量來實現性能的伸縮。
但是，相對於關系資料庫來說，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事務，因此無法實現跨行的原子性。
註：本來也想來問這個問題，然後復制一下的。結果找不到，只好自己手打了，麻煩復制拿去用的同學點下贊唄。
⑧ HBase是什麼呢，都有哪些特點呢
Hbase是一種NoSQL資料庫，這意味著它不像傳統的RDBMS資料庫那樣支持SQL作為查詢語言。Hbase是一種分布式存儲的資料庫，技術上來講，它更像是分布式存儲而不是分布式資料庫，它缺少很多RDBMS系統的特性，比如列類型，輔助索引，觸發器，和高級查詢語言等待
那Hbase有什麼特性呢？如下：
強讀寫一致，但是不是「最終一致性」的數據存儲，這使得它非常適合高速的計算聚合
自動分片，通過Region分散在集群中，當行數增長的時候，Region也會自動的切分和再分配
自動的故障轉移
Hadoop/HDFS集成，和HDFS開箱即用，不用太麻煩的銜接
豐富的「簡潔，高效」API，Thrift/REST API，Java API
塊緩存，布隆過濾器，可以高效的列查詢優化
操作管理，Hbase提供了內置的web界面來操作，還可以監控JMX指標
首先資料庫量要足夠多，如果有十億及百億行數據，那麼Hbase是一個很好的選項，如果只有幾百萬行甚至不到的數據量，RDBMS是一個很好的選擇。因為數據量小的話，真正能工作的機器量少，剩餘的機器都處於空閑的狀態
其次，如果你不需要輔助索引，靜態類型的列，事務等特性，一個已經用RDBMS的系統想要切換到Hbase，則需要重新設計系統。
最後，保證硬體資源足夠，每個HDFS集群在少於5個節點的時候，都不能表現的很好。因為HDFS默認的復制數量是3，再加上一個NameNode。
存儲業務數據:車輛GPS信息，司機點位信息，用戶操作信息，設備訪問信息。。。
存儲日誌數據:架構監控數據（登錄日誌，中間件訪問日誌，推送日誌，簡訊郵件發送記錄。。。），業務操作日誌信息
存儲業務附件：UDFS系統存儲圖像，視頻，文檔等附件信息
什麼時候用Hbase？
Hbase不適合解決所有的問題：
Hbase在單機環境也能運行，但是請在開發環境的時候使用。
內部應用
不過在公司使用的時候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API會導致訪問不可監控，影響系統穩定性，以致於版本升級的不可控。
HFile
HFile是Hbase在HDFS中存儲數據的格式，它包含多層的索引，這樣在Hbase檢索數據的時候就不用完全的載入整個文件。索引的大小(keys的大小，數據量的大小)影響block的大小，在大數據集的情況下，block的大小設置為每個RegionServer 1GB也是常見的。
探討資料庫的數據存儲方式，其實就是探討數據如何在磁碟上進行有效的組織。因為我們通常以如何高效讀取和消費數據為目的，而不是數據存儲本身。
Hfile生成方式
起初，HFile中並沒有任何Block，數據還存在於MemStore中。
Flush發生時，創建HFile Writer，第一個空的Data Block出現，初始化後的Data Block中為Header部分預留了空間，Header部分用來存放一個Data Block的元數據信息。
而後，位於MemStore中的KeyValues被一個個append到位於內存中的第一個Data Block中：
註：如果配置了Data Block Encoding，則會在Append KeyValue的時候進行同步編碼，編碼後的數據不再是單純的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase為了降低KeyValue結構性膨脹而提供的內部編碼機制。
⑨ hbase資料庫裡面的數據在hdfs的存儲問題
1、你的key是連續的還是離散的
2、空間減小也可能是短暫的，你插入的數據量大一點觀察一下
3、如果還不行，手動split試試
⑩ Hbase與HDFS是什麼關系
HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似於FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。
(10)hbase中數據存儲的文件格式是什麼擴展閱讀：
Hadoop 中各模塊的作用：
1、Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
2、Hadoop MapRece為HBase提供了高性能的計算能力。
3、Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。
4、Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變得非常簡單。
5、Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS（關系型資料庫）數據導入功能，使得傳統資料庫數據向HBase中遷移變得非常方便。