hbase分区并行度,hbase合并机制( 二 )


3、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型,即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表,每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析Flink流处理特性: Flink以层级式系统形式组件其软件栈,不同层的栈建立在其下层基础上 , 并且各层接受程序不同层的抽象形式 。
组件栈 Flink是一个分层架构的系统 , 每一层所包含的组件都提供了特定的抽象 , 用来服务于上层组件 。
在Flink整个软件架构体系中,统一遵循了分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口 。
hbase的作用HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统” 。
HBase的定位是hadoop的数据库,电脑培训发现是一个典型的Nosql,所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的 。
hbase:适合大型数据存储,其作用可以类比于传统数据库的作用,主要关注的数据的存取 。hive:适合大数据的管理,统计,处理,其作用类比于传统的数据仓库,主要关注的数据的处理 。
Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方,一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列 。表是疏松的存储的,因此用户可以给行定义各种不同的列,对于这样的功能在大项目中非常实用,可以简化设计和升级的成本 。
)第一种方向,将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统,使用HBase的作用很简单,就是将其作为一个黑匣子来使用,按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据 。
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