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hbase与其他组件的关系，hbase主要由多个组件构成

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hive,impala,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的从数据库特性角度来看 ， hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的 ， hbase算是有自己的存储引擎 。
Hbase与HDFS是什么关系?1、与HDFS不同的是，HBase是建立在HDFS之上的，它可以提供实时的、随机的、读写操作 。同时，在数据访问上，HBase提供的是键值对访问模式，而不像HDFS是以文件为单位进行访问 。
2、hbase的副本与hdfs的副本之间没有任何关系 。hbase的副本是对历史数据的备份 ， 是新旧数据，而非相同数据的copy；hdfs的副本是同一数据的copy 。hbase的数据文件存放在hdfs上，但是在hdfs上具体如何存储对hbase是透明的 。
3、HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制 。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，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 。
4、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 。
5、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据 。
6、其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统 ， 在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储 。hadoop是分布式文件系统吗 是的 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统 。
mapreduce与hbase的关系,哪些描述是正确的1、MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性 。
2、HBase是Hadoop生态系统的一部分，又其他框架如PIG ， HIVE等的支持，而Cassender上运行mapreduce相对比较复杂的 。总体上来说 ， Cassender或许在存储上比较有效，但HBase的数据处理能力更强些 。
3、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 ， 实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元 ， 并把这些单元放到任何集群节点上执行 。
4、HBase采用HLog来保证系统发生故障时，能够恢复到正确的状态 。HLog是磁盘上面的记录文件，它记录着所有的更新操作 。
5、此处的TableMapReduceUtil是hadoop.hbase.mapreduce包中的，而不是hadoop.hbase.mapred包中的 。
数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系1、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储 。要说比较可以比较hbase与oracle 。
2、同时 ， 分布式存储系统还需要提供高效的数据访问接口，以便用户能够方便地读取和写入数据 。Hadoop：Hadoop是处理大数据的一个开源软件框架 ， 它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件 。
3、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同 。
hive和hbase有什么关系和区别Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库 。当然 ， 这两种工具是可以同时使用的 。
HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递） 。Hive 不能用于实时查询 ， 因为速度很慢 。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理 。
Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问 。
对 于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统 ， 重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句 。
和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务 。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇 。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义） 。
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