HBase概述

从1970年开始，大多数公司使用关系型数据库来存储和维护数据。随着大数据技术的出现，许多公司开始选择像Hadoop这样的分布式系统来存储和处理海量数据。

Hadoop简介

Hadoop使用分布式文件系统HDFS来存储数据，并使用MapReduce来处理数据。它擅长存储各种格式的大数据，支持任意格式，甚至非结构化的数据。此外，Hadoop生态系统中包含许多组件，例如Hive、Pig和Spark，这些组件进一步增强了数据处理的灵活性和效率。

Hadoop的局限性

Hadoop主要用于批量数据处理，通过顺序访问数据来实现。查找数据时必须遍历整个数据集，随机读取数据的效率较低。此外，Hadoop的MapReduce编程模型相对复杂，开发效率低，延迟高，不适合需要低延迟的数据处理任务。

HBase与NoSQL

NoSQL是指代非关系型数据库的通用术语，通常不使用SQL作为主要语言。HBase是BigTable的开源Java实现，建立在HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的NoSQL数据库系统。

HBase只支持通过主键（rowkey）或主键范围检索数据，仅支持单行事务。它适用于存储结构化和半结构化的松散数据。

HBase的特点与局限

HBase的查询功能简单，不支持join操作和复杂事务（只支持行级事务）。HBase更像是一个"数据存储"而不是"数据库"，因为它缺少关系型数据库中的特性，例如带类型的列、二级索引和高级查询语言。HBase中的数据类型为byte[]。

HBase的扩展主要依赖于横向扩展，通过增加廉价的服务器来提高存储和处理能力。例如，将集群从10个节点扩展到20个节点，存储能力和处理能力都会加倍。

HBase中的表特点：

• 大规模：单个表可以有上十亿行和上百万列。
• 面向列：列族的存储和权限控制，支持独立检索。
• 稀疏性：为空的列不占用存储空间，因此表可以设计得非常稀疏。

HBase的应用场景

• 对象存储：例如网页、图片、新闻、病毒库。
• 时序数据：例如物联网设备的传感器数据（基于OpenTSDB模块）。
• 推荐系统：例如个性化内容推荐。
• 时空数据存储：例如地理位置信息和时间序列数据。
• 日志和事件数据处理：存储和分析服务器日志和用户行为事件。
• 数据立方体（Cube）：存储和管理多维数据立方体，支持OLAP场景中的复杂查询与分析。
• 消息和订单处理：用于处理电商系统中的订单信息和消息流，提供高效的数据分析和实时响应。
• Feeds流：管理社交媒体等实时数据流，支持用户活动和内容更新的高效处理。
• NewSQL：与NewSQL数据库结合使用，获得传统关系型数据库的特性与NoSQL的扩展性。
• 其他：适用于需要大规模存储和快速随机访问的场景，如用户画像、内容管理等。

HBase与Hadoop的关系

HBase基于Hadoop集群搭建，弥补了Hadoop的一些局限性，例如高吞吐量的批量数据处理，但在随机查询和实时操作方面不如传统关系型数据库。HBase不支持join操作，仅有一种数据类型：byte[]，写入速度非常快。

HBase适用于存储非常大的表，支持上亿行和上百万列，常用于实时数据处理中。HBase与Hadoop集成，能够结合MapReduce、Hive和Spark等工具，支持复杂的数据分析和处理任务。

HBase特点

• 强一致性读/写：适用于需要强一致性的场景。
• 高速计数器聚合：适合高速计数器聚合任务。
• 自动分块：表通过Region分布在集群上，随着数据增长，区域自动拆分和重新分布。
• 自动RegionServer故障转移：在RegionServer故障时自动转移。
• Hadoop/HDFS集成：HBase支持HDFS作为其分布式文件系统。
• MapReduce支持：通过MapReduce支持大规模并行处理。
• Java Client API：支持Java API编程访问。
• Thrift/REST API：提供Thrift和REST API接口，支持多语言访问。
• 块缓存和布隆过滤器：用于查询优化。
• 运行管理：提供内置网页进行业务监控和管理。

RDBMS与HBase的对比

RDBMS

1. 结构

   • 数据库以表的形式存在。
   • 支持多种文件系统，如FAT、NTFS、EXT等。
   • 使用主键（PK）进行唯一标识。
   • 通过外部中间件支持分库分表。
   • 数据组织为行、列、单元格。

2. 功能

   • 支持向上扩展（通过更好的服务器提升性能）。
   • 使用SQL进行查询。
   • 面向行，每一行都是一个连续单元。
   • 数据量受限于服务器配置。
   • 支持ACID特性。
   • 适合结构化数据。
   • 支持事务和Join操作。

HBase

1. 结构

   • 数据以表的形式存在。
   • 支持HDFS文件系统。
   • 使用行键（row key）进行数据定位。
   • 原生支持分布式存储和计算。
   • 使用行、列、列族和单元格的层次结构。

2. 功能

   • 支持向外扩展（通过增加服务器数量提升性能）。
   • 使用API和MapReduce、Spark、Flink等工具来访问数据。
   • 面向列，每个列都是独立的单元。
   • 数据总量不依赖某台机器，而取决于机器数量。
   • 不支持ACID特性。
   • 支持结构化和非结构化数据。
   • 数据存储和访问方式是分布式的。
   • 仅支持单行事务操作，不支持Join操作。

HDFS对比HBase

1. HDFS

   • 适合存储大型文件的分布式文件系统。
   • 不适合在文件中快速查询特定数据。

2. HBase

   • 构建在HDFS之上，为大型表提供快速查找和更新。
   • 数据存储在HDFS中名为「StoreFiles」的索引中，以便高速查找。
   • 适合快速查询场景，但不适合大规模OLAP应用。

Hive对比HBase

1. Hive

   • 数据仓库工具，基于HDFS，适用于离线数据分析。
   • 使用HQL来管理和查询数据，具有较高的延迟。
   • 编写的HQL语句最终会被转换为MapReduce代码执行。

2. HBase

   • NoSQL数据库，采用面向列存储的非关系型数据结构。
   • 适用于单表数据存储，不适合JOIN操作。
   • 基于HDFS，数据以HFile形式存放，RegionServer管理数据。
   • 延迟低，适合在线业务，提供高效的数据访问速度。

总结 Hive 与 HBase

Hive 和 HBase 是两种基于 Hadoop 的不同技术。

• Hive：Hive 是一种类 SQL 的数据仓库工具，使用 HQL（Hive Query Language）进行查询，依赖于 MapReduce 任务运行，适用于批量数据分析和处理。

• HBase：HBase 是构建在 Hadoop 之上的 NoSQL 数据库，采用键值（Key/Value）存储，擅长实时随机读写操作。

• 这两种工具可以结合使用。例如，Hive 适合统计查询，HBase 适合实时查询。数据可以从 Hive 写入 HBase，也可以从 HBase 写回 Hive。