Hbase和传统数据库的区别？

一、Hbase和传统数据库的区别？

HBase与传统关系数据库的区别？

答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。

2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。

3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。

4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapReduce来快速、高效地生成索引表。

6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。

7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。

但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。

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二、hbase和pg数据库区别？

Pg数据库标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。

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”。

三、hdfs与hbase数据存储区别？

区别：作用不一样

HDFS是分布式文件系统，管理的是存放在多个硬盘上的数据文件，而Hbase管理的是类似于key—value映射的表。

Hbase底层仍然依赖HDFS来作为其物理存储，并且还需要Zookeeper协助提供部分配置服务，包括维护元信息和命名空间等

四、nosql和hbase的区别？

因为MongoDB有明显的扩展性缺陷，而随着Hadoop采用的快速增长，类似HBase这种内置的NoSQL解决方案在规模和 人气上都有着天生的市场优势。

HBase拥有不同方面巨大而多元化的社区，它连接着多个方面：用户、开发者、多个商业供应商以及云端的可用性——来自 AWS最新的功能。从两个数据库的历史上看，HBase和Cassandra拥有很多相同之处。HBase于2007年在Powerset建立（后被微软收 购），开始是作为Hadoop的一部分，后来成为一个Top-Level-Project。

Cassandra则是2007年起源于Facebook，开 始是开源项目，后由Apache孵化，当下同样是个Top-level-Project。不管是HBase还是Cassandra都是列存储键值类型数据 库，都拥有良好的横向可扩展性、健壮性和弹性，擅长处理巨大体积的数据。

五、hbase和hive的区别？

HBase和Hive都是Apache Hadoop生态系统中的组件，但是它们的定位和功能存在较大区别，其主要区别如下：

1. 定位不同：

- HBase是NoSQL数据库，主要用于实时读写海量的非结构化和半结构化数据。

- Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据查询和分析，支持SQL查询。

2. 数据存储方式不同：

- HBase采用列式存储，数据以列族为基本单位，支持动态列；

- Hive采用行式或列式存储，以文件为基本单位，支持将结构化数据映射到Hadoop上，并利用Hadoop处理文件。

3. 数据处理方式不同：

- HBase可以通过HBase API进行增删改查的操作，支持实时查询和更新；

- Hive属于离线处理，需要将Hive SQL语句翻译成MapReduce程序，因此，通过Hive进行查询操作的响应时间比HBase长。

4. 内存使用方式不同：

- HBase使用B+树索引，在内存中存储部分热数据；

- Hive在数据查询时将数据读入到内存中，支持存储和计算的分离。

总之，HBase和Hive在定位、数据存储方式、数据处理方式以及内存使用方式等方面存在巨大的区别。HBase主要用于大规模、高并发的实时读写海量的非结构化和半结构化数据，而Hive则主要用于离线数据查询和分析，支持通过SQL语言进行数据处理。在实际应用中，选择使用哪一个组件，应根据需求来进行选择和搭配。

六、hbase和mysql的区别？

存储方式不同。

HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。

而mysql是关系型数据库，它是基于表格结构和行模式存储数据的。

七、hbase和SQL的区别？

两者属于不同类型数据库。HBASE是按列存储型数据库，MySQL是关系型数据库。 

1.数据类型，Hbase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。 

2.数据操作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等操作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接操作。 

3.存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的 

4.数据维护，HBase的更新操作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改 

5.可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能。

八、hbase与mpp数据库的区别？

hbase

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”。

mpp数据库

大规模并行分析（MPP）数据库（Analytical Massively Parallel Processing (MPP) Databases）是针对分析工作负载进行了优化的数据库：聚合和处理大型数据集。MPP数据库往往是列式的，因此MPP数据库通常将每一列存储为一个对象，而不是将表中的每一行存储为一个对象（事务数据库的功能）。这种体系结构使复杂的分析查询可以更快，更有效地处理。

九、非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？

1、Mongodb是文档型数据库，hbase是列式数据库；

2、Mongodb 主键是“_id”，hbase的主键就是row key；

3、Mongodb支持二级索引，而hbase本身不支持二级索引；

4、Mongodb支持集合查找，正则查找，范围查找，支持skip和limit等等，是最像mysql的nosql数据库，而hbase只支持三种查找：通过单个row key访问，通过row key的range，全表扫描；

十、谈谈hive和hbase的区别？

1、Hive跟Hbase都是基于hadoop的hdfs文件系统，都是apache下的项目2、Hive是基于hdfs的数据仓库，优势在于做大规模数据的离线分析，不属于分布式数据库3、Hbase则是分布式数据库，不是基于分布式文件系统，这是本质区别4、hive跟hbase的数据可以互导