hbase数据库？为什么说HBase是列式数据库
大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于hbase数据库，为什么说HBase是列式数据库这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
为什么说HBase是列式数据库
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多(参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。
下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。
特点：
因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。
在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。
当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。
Hbase与HDFS是什么关系
HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。
扩展资料：
Hadoop中各模块的作用：
1、Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。
2、Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力。
3、Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
4、Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。
5、Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。
参考资料来源：百度百科-HBase
hbase的作用
HBase是典型的 NoSQL数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase基于 Hadoop的 HDFS完成分布式存储，以及 MapReduce完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
HBase虽然基于 Bigtable的开源实现，但它们之间还是有很多差别的，Bigtable经常被描述成键值数据库，而 HBase则是面向列存储的分布式数据库。
下面介绍 HBase具备的显著特性，这些特性让 HBase成为当前和未来最实用的数据库之一。
容量巨大
HBase的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。
当关系型数据库的单个表的记录在亿级时，查询和写入的性能都会呈现指数级下降，这种庞大的数据量对传统数据库来说是一种灾难，而 HBase在限定某个列的情况下对于单表存储百亿甚至更多的数据都没有性能问题。
HBase采用 LSM树作为内部数据存储结构，这种结构会周期性地将较小文件合并成大文件，以减少对磁盘的访问。
扩展性强
HBase工作在 HDFS之上，理所当然地支持分布式表，也继承了 HDFS的可扩展性。HBase的扩展是横向的，横向扩展是指在扩展时不需要提升服务器本身的性能，只需添加服务器到现有集群即可。
HBase表根据 Region大小进行分区，分别存在集群中不同的节点上，当添加新的节点时，集群就重新调整，在新的节点启动 HBase服务器，动态地实现扩展。这里需要指出，HBase的扩展是热扩展，即在不停止现有服务的前提下，可以随时添加或者减少节点。
高可靠性
HBase运行在 HDFS上，HDFS的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复，同时 HBase内部也提供 WAL和 Replication机制。
WAL（Write-Ahead-Log）预写日志是在 HBase服务器处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的日志，保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据的丢失；而 Replication机制是基于日志操作来做数据同步的。
Hbase和传统数据库的区别(hbase与传统的关系数据库的区别)
HBase与传统关系数据库的区别？
答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。
3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。
4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用HadoopMapRece来快速、高效地生成索引表。
6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。
7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。
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