這篇文章給大家聊聊關于hbase的特點不包括哪些，以及mapreduce的5個階段對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站哦。
hbase是基于hadoop的什么完全分布式存儲
HBase是一種NOSQL數據庫，是基于ApacheHadoop的、分布式的、多版本的、面向列的數據庫，能夠對大型數據提供隨機、實時的讀寫訪問。
特點
橫向擴展性強
支持很高的寫吞吐
有良好的隨機讀性能
高可用性，故障可恢復性
錯誤隔離性。一個結點的錯誤不會影響到其它結點，磁盤故障只會對相應的小規模的數據產生影響。
可在廉價PCServer搭建大規模結構化存儲集群
HBase是結構化數據還是非結構化
HBase不同于一般的關系數據庫，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫。
hbase是基于列存儲的數據庫與傳統的基于行存儲的關系型數據庫相比，可擴展性好。Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在于可以實現高性能的并發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。
hbase的數據組織結構主要由主鍵以及列族構成，每個列族根據屬性需要有多個列，列是允許可擴展的，比如想要增加某一列隨時可以增加。
Hbase的優缺點
1列的可以動態增加，并且列為空就不存儲數據,節省存儲空間.
2Hbase自動切分數據，使得數據存儲自動具有水平scalability.
3Hbase可以提供高并發讀寫操作的支持
Hbase的缺點：
1不能支持條件查詢，只支持按照Rowkey來查詢.
2暫時不能支持Masterserver的故障切換,當Master宕機后,整個存儲系統就會掛掉.
hive與hbase的十大區別與聯系
Hive和HBase是兩個ApacheHadoop生態系統中的核心組件。它們兩者之間有不同之處，但是在許多方面也是相關的。下面是十大區別與聯系：
1.存儲結構：Hive是一個基于關系型數據庫的數據倉庫工具，它使用類SQL查詢語言為云端數據提供分析服務，而HBase是一種分布式非關系型數據庫，使用NoSQL存儲模型，能夠處理實時數據。
2.數據類型：Hive像傳統的數據庫一樣支持SQL的基本數據類型，比如數字、字符串、日期等；而Hbase支持各種數據類型，包括二進制、文本數據、圖像數據等。
3.處理能力：Hive的查詢并不是實時的，而HBase可以支持實時查詢并處理流數據。如果需要快速處理數據，使用HBase更為合適。
4.數據存儲：Hive將數據存儲在HDFS上，而HBase利用分布式文件系統HDFS來存儲表和數據，同時利用Hadoop集群的計算能力來加速查詢和分析。
5.數據訪問：Hive適用于批量數據處理和離線分析，而HBase適用于實時數據處理和存儲。
6.可擴展性：Hive與Hbase都是可擴展的，可以在需要處理大量數據時自動進行水平擴展。
7.數據復制：Hive不支持數據復制，但是HBase支持數據復制，可以在多個節點之間實現數據的同步。
8.性能：Hive在查詢大量數據時的性能比HBase差，但是HBase支持實時查詢和處理數據，因此在一些場景下性能優于Hive。
9.數據模型：Hive使用類似傳統數據庫的表模型，而HBase使用NoSQL數據模型，可以存儲鍵值對等非結構化數據。
10.使用場景：Hive更適用于數據倉庫，大數據分析和批處理，而HBase更適合實時處理、日志分析，以及需要低延遲查詢的場景。
總之，Hive與HBase雖然具有明顯的不同，但是在應用中可以起到互補的作用，根據需要選用不同的工具。請問您需要我繼續完成什么任務或回答什么問題嗎？
hbase中sharding的優點
（1）提高了數據庫的可擴展性，可以隨著應用的增長來增加更多的服務器，只需要將新增加的數據以及負載放到新加的服務器上就可以。
（2）提高了數據庫的可用性。其中幾個shard服務器down掉之后，并不會使整個系統對外停止服務，而只會影響到需要訪問這幾個shard服務器上的數據的用戶。
（3）小的數據庫的查詢壓力比較小，查詢更快，性能更好。
（4）系統有更好的可管理性。對系統的升級和配置可以按照shard一個一個來做，并不會對服務產生大的影響。
HBase的Rowkey設計的3個原則
一、rowkey長度原則
rowkey是一個二進制碼流，可以為任意字符串，最大長度為64kb，實際應用中一般為10-100bytes，它以byte[]形式保存，一般設定成定長。
一般越短越好，不要超過16個字節，注意原因如下：
1、目前操作系統都是64位系統，內存8字節對齊，控制在16字節，8字節的整數倍利用了操作系統的最佳特性。
2、hbase將部分數據加載到內存當中，如果rowkey過長，內存的有效利用率就會下降。
二、rowkey散列原則
如果rowkey按照時間戳的方式遞增，不要將時間放在二進制碼的前面，建議將rowkey的高位字節采用散列字段處理，由程序隨即生成。低位放時間字段，這樣將提高數據均衡分布，各個regionServer負載均衡的幾率。
如果不進行散列處理，首字段直接使用時間信息，所有該時段的數據都將集中到一個regionServer當中，這樣當檢索數據時，負載會集中到個別regionServer上，造成熱點問題，會降低查詢效率。
三、rowkey唯一原則
必須在設計上保證其唯一性，rowkey是按照字典順序排序存儲的，因此，設計rowkey的時候，要充分利用這個排序的特點，將經常讀取的數據存儲到一塊，將最近可能會被訪問的數據放到一塊。但是這里的量不能太大，如果太大需要拆分到多個節點上去。
所以良好的rowkey設計，應當遵循三大原則，并且能讓數據分散，從而避免熱點問題。本節介紹幾種常用的rowkey設計方法，以供同學們學習。
文章分享結束，hbase的特點不包括哪些和mapreduce的5個階段的答案你都知道了嗎？歡迎再次光臨本站哦！
