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hbase借鉴了谷歌的哪个技术，hbase依靠什么存储数据

IT技术hbase

大数据关键技术中,Hbase主要被应用于:()1、数据存储 Hadoop，一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储 。
2、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 。
3、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储 。
4、hbase概念：非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库 ， 根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用：为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战 ， 尤其是大数据应用难题 。
5、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 。
如何使用HBase构建NewSQLApache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同 ， Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores) 。
其他方面：1，数据量达到上亿以上时可以使用Hbase如果只有上千或上百万行，则用传统的RDBMS 。
(6)Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务 。
我们也会有一个MapReduce样例展示如何使用其他数据文件格式来导入数据 。上述方式都包括将数据直接写入HBase中，以及在HDFS中直接写入HFile类型文件 。本文中最后一节解释在向HBase导入数据之前如何构建好集群 。
下列对HBase的理解正确的是:1、关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。
2、关于hbase存储模型的描述正确的有四个 。应用在FusionInsightHD的上层应用 。HFS封装了Hbase与HDFS的接口 。为上层应用提供文件存储、读取、删除等功能 。HFS是：Hbase的独立模块 。
3、A是错的，hbase是面向列的存储 D hbase可扩展性和海量数据存储，恰恰可以用在高并发场景 。
4、mapreduce与hbase的关系，描述正确的是MapReduce可以直接访问HBase及两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行 。
5、分析：rhadoop是用R语言开发的，MapReduce是一个框架，可以理解是一种思想，可以使用其他语言开发 。1 Hadoop 支持数据的随机读写 。(错 ) 分析：lucene是支持随机读写的，而hdfs只支持随机读 。但是HBase可以来补救 。
hadoop是谷歌对什么核心技术的开源实现HDFS是Google File System（GFS）的开源实现 。MapReduce是Google MapReduce的开源实现 。HBase是Google BigTable的开源实现 。
简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想 ， 开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目 。
Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现 ， Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS 。
hbase采用了什么样的数据结构?综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能 。
hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。
全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部 ， RowKey保存为字节数组 。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储 。
盘点5种大数据处理的典型工具1、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统 。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据 。Storm很简单，支持许多种编程语言 ， 使用起来非常有趣 。
2、PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说，Pentaho与Jaspersoft相比起来 ， 尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理 。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra 。
3、在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的 。
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