hbase作为大数据的重要组成部分？概念和特点是什么？

与2018年夏季天气同样火爆的就属大数据了，作为一个可以敢和太阳肩并肩的新事物，大数据火爆、受人关注，在各个领域都有实际的应用。如今，无论是企业、商家还是个人对于大数据的关注都丝毫没有降低，那么对于大数据这个新兴高科技产物，你对hbase的了解有多少呢？

首先，我们从概念上了解什么是hbase

HBase其实一个缩写，是hadoop Database的简称，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。

其次、我们从不同角度来人事hbase

1、从功能上来讲

HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。

2、从应用的角度来说

HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支持SQL等结构化的查询语言；HBase也没有除了rowkey以外的索引，所有的数据分布和查询都依赖rowkey。所以，HBase在表的设计上会有很严格的要求。

3、从架构上讲

HBase是分布式数据库的典范，这点比较像MongoDB的sharding模式，能根据键值的大小，把数据分布到不同的存储节点上，MongoDB根据configserver来定位数据落在哪个分区上，HBase通过访问Zookeeper来获取-ROOT-表所在地址，通过-ROOT-表得到相应.META.表信息，从而获取数据存储的region位置。

最后，我们来分析一下hbase的特点

1、适合大量插入同时key-value查询，例如可以输入一个key查询一个value，还可以输入一组key查询一组value。

2、瓶颈是硬盘的传输速度，因为有大量的插入操作和读出操作，使用SSD SCSI IDE不同的硬盘效率是不同的。

3、适合数据分析。

4、列式数据库会把相同列的数据都放在一块即列为单位存储。当我们查询某一列的时候只需要调出相应的块即可，这样还可以减少很多I/O。

5、如果数据元素间的相似性很高的话可以进行大幅度的压缩，相似度越高压缩比越大，甚至可以压缩到原来十几分之一、上百分之一。即节约了空间又减少了I/O，从而提高性能。

6、hbase只有主键索引，它使用的是LSM（Log Structure Merge）索引，因为hbase所有的修改都是使用追加方式完成的，从数据流上看按照顺序方式写入与日志写入的方式相同，我们又可以认为数据和日志一体化，这又节约了很多空间。

大数据并非一个单独的概念，其内容相对比较驳杂。Hbase作为大数据中的一个主要内容，在如今的企业发展中扮演者更加重要的角色。数据驱动一切的时代，作为一个大数据行业的从业者你怎能不了解hbase，怎能不掌握hbase呢？

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