解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据

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最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说,最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性,比如不支持join查询,但你存储时可以用:parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现,你可以参考一下:google bigtable 。
解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据,参考:http://edu.51cto.com/course/course_id-3819.html
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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唯爱一萌507808
推荐于2016-08-11 · TA获得超过145个赞
知道答主
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最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说,最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性,比如不支持join查询,但你存储时可以用:parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现,你可以参考一下:google bigtable 。
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