hbase 存储数据,HBase存储数据时在行的层面上对数据进行压缩

HBase与传统关系数据 library的区别主要体现在以下几个方面:1。数据类型。relation 数据 library采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方法。HBase采用了更简单的数据模型，将数据存储为一个无法解释的字符串。用户可以将不同格式的结构化数据和非结构化数据序列化为字符串，保存在HBase中。用户需要自己编写程序。

关系数据 library包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等。，这将涉及复杂的多表连接，通常借助于多个表之间的主键和外键关联。HBase操作没有复杂的表间关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等。，因为HBase的设计是为了避免复杂的表和表。列存储不同于传统的关系型数据库，它的数据在表中按行存储排列。列方法带来的一个重要好处是查询中的选择规则是由列定义的，所以

核心数据of7、 hbase的核心 数据结构

hbase的结构如下:Hadoop是数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce。HDFS提供数据为海量。MapReduce为海量数据提供计算。所以需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN和Hadoop高级管理等相关技术和操作！其他数据结构:1。Java编程技术是学习的基础。Java是一种强类型语言，具有很高的跨平台能力，可以编写桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用等。，而且是大数据。2.Linux命令通常是在Linux环境下开发的。与Linux操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统，Linux 数据的开源软件非常有限。所以想从事Linux 数据的开发，需要掌握Linux的基本操作命令。

hbaseBasis数据分布判断存储。数据分配问题简介分配的根本原因是“规模”，可以理解为计算的需求和存储。当单机容量无法承受日益增长的计算需求存储，就需要寻求系统的扩展方法。通常有两种扩展方式:纵向扩展和横向扩展。受限于硬件技术，一个阶段单机能力的提升是有上限的；横向扩展理论上可以无限大，同时更便宜，更容易落地。

对于业务的爆炸式增长，横向扩张似乎是唯一的选择。对于存储系统，一台计算机上的原始存储-2/现在存储在多台计算机上。这时候必须解决两个问题:碎片化和复制。L 数据 sharding又称分区，数据 set被“合理地”分成多个分片，每台机器负责其中的几个分片。这样就可以突破单机容量的限制，提高整体的接入能力。

从基本功能上来说，这两个确实差不多，但是根据不同的业务需求，我觉得有几点需要考虑:1。查询复杂性:HBase支持简单的行或范围查询，例如数据表示PK，或者数据表示begin/end，es支持的查询比较丰富，或者说这些查询有点复杂计算的味道。例如，如果你有一个论坛，你想检查帖子是否包含敏感词，如果用HBase，会比较麻烦。有了HBase，你可以保存帖子并把帖子读出来，但只能稍微筛选一下，而ES可以方便的帮你完成这个功能；2.数据 Quantity:按理说两者都支持海量数据，但根据我个人感觉，HBase可能更容易支持数据更多，因为它一开始就是为解决海量问题而设计的；但是ES逐渐增强了存储的扩展性。那么也就是说HBase的扩展性不会妨碍你使用；ES可能要更加努力了。