HBase是建立在 HDFS 之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写NoSql的数据库系统。它仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过 hive 支持来实现多表 join等复杂操作),主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。
HBase 是 BigTable 的开源 Java 版本。是建立在 HDFS 之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 NoSql 的数据库系统。
它介于 NoSql 和 RDBMS 之间,仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过 hive 支持来实现多表 join 等复杂操作),主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。
Hbase 查询数据功能很简单,不支持 join 等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hbase 中支持的数据类型:byte[] 与 hadoop 一样,Hbase 目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。
1、海量存储
Hbase 适合存储 PB 级别的海量数据,在 PB 级别的数据以及采用廉价 PC 存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据。这与 Hbase 的极易扩展性息息相关。正式因为 Hbase 良好的扩展性,才为海量数据的存储提供了便利。
2、列式存储
这里的列式存储其实说的是列族存储,Hbase 是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。
3、极易扩展
Hbase 的扩展性主要体现在两个方面,一个是基于上层处理能力(RegionServer)的扩展,一个是基于存储的扩展(HDFS)。通过横向添加 RegionSever 的机器,进行水平扩展,提升 Hbase 上层的处理能力,提升 Hbsae 服务更多 Region 的能力。备注:RegionServer 的作用是管理 region、承接业务的访问,这个后面会详细的介绍通过横向添加 Datanode 的机器,进行存储层扩容,提升 Hbase 的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。
4、高并发
由于目前大部分使用 Hbase 的架构,都是采用的廉价 PC,因此单个 IO 的延迟其实并不小,一般在几十到上百 ms 之间。这里说的高并发,主要是在并发的情况下,Hbase 的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。
5、稀疏
稀疏主要是针对 Hbase 列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列,在列数据为空的情况下,是不会占用存储空间的。
以上就是关于Hbase的知识希望对大家有帮助。
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