hbase存储引擎区别 hbase数据存储在hdfs哪

数据库类型MongoDB是文档型数据库，HBASE是列式存储数据库查询功能MongoDB支持丰富的查询语言，HBASE则较弱更新方式MongoDB更新灵活，HBASE则更适合批量更新MapReduce支持两者都支持，但实现方式和性能可能有所不同六MongoDB的存储引擎 MongoDB支持多种存储引擎，如MMAPWiredTigerInhbase存储引擎区别；运维效率低HiveHBaseKylin基于Hadoop，Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障问题，即Hadoop体系中任何一个组件出现问题，都可能引起整个系统的不可用使用传统的数仓对运维的要求非常高计算效率低主要体现在Hive和Kylin上，这两个数仓没有自己的存储引擎和计算引擎，这导致Hive和Kylin只能依靠堆；InfluxDB之前切换hbase存储引擎区别了两次存储引擎，原因不明直到看到InfoQ上七牛的演讲，从InfluxDB看时序数据的角度，了解到原因hbase存储引擎区别我认为针对特殊场景进行优化的数据库将是数据库领域发展的主流另一个证明是Elasticsearch，一个针对文本解索设计的数据库尽管OpenTSDB针对时序数据做了优化，但存储系统依赖HBase，感觉力度。

功能HBase使用HDFS作为底层存储引擎，提供高吞吐量的数据访问方式特点HBase数据按照block块存储，默认是64K它提供了两种BlockCache的实现onheap LruBlockCache和offheap BucketCacheHBase还利用HDFS的分布式特性，将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求综上所；在最初的几个版本中，HBase是其主要的存储引擎，但在之后的优化中，逐步使用了Cassandra替换HBase，使其成为第一个基于Cassandra开发的时序数据库在最新的几个版本中，KairosDB已不再支持HBase，因为其存储优化利用了Cassandra特有的功能，而HBase不具备在整体架构上，KairosDB与OpenTSDB有相似之处；2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HBase，是一个分布式的面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储NoSQL数据库3数据清洗MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算4；搜索型NoSQL如ElasticSearch在全文搜索场景中表现卓越，通过倒排索引实现快速检索尽管如此，它也存在索引构建成本高和资源占用大的问题列式NoSQL如HBase适合存储大量稀疏数据，具有高效存储和查询能力然而，其RowKey设计和表结构灵活性限制了其使用范围文档型NoSQL如MongoDB提供灵活的数据；核心组件包括元数据引擎Job引擎存储引擎和查询引擎，以及Web管理端元数据引擎支持模型设计Cube设计和表结构同步，实现高效压缩存储Job引擎负责构建Cube，支持全表增量和流式构建，并优化IO和Cube预计算存储引擎将源数据保存在HBase中，利用其高效检索特性实现数据快速访问查询引擎；HBase是列族数据库，适用于海量数据存储，如日增量200G数据的场景，但运维复杂RocksDB则是一种高性能的键值对存储引擎，广泛用于高性能数据库的底层存储，如TiDBFlink的状态存储等 集群与架构设计 Redis使用哨兵模式Redis Sentinel或集群模式Redis Codis进行高可用与横向扩展HBase集群；HBase是一个分布式可扩展的大数据存储引擎，建立在Hadoop之上，专为大数据技术体系提供高性能支撑以下是关于HBase的详细简介高性能大数据处理HBase结合了Hadoop与自身特性，实现了高性能的大数据处理它类似于操作系统为应用程序提供存储功能，为大数据提供了高效的数据存储和管理数据存储性能相较于。

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在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般；区块链存储技术选型之LSMtree的要点如下起源与应用LSMtree源于Google的BigTable论文，是一种在存储引擎中广泛应用的数据组织方式它被广泛应用于LevelDBCassandraHbase等存储系统中核心优势减少硬盘寻道开销LSMtree通过优化数据写入和存储结构，显著减少了硬盘的寻道次数，从而提升了写入性能。

ClickHouse的MergeTree存储引擎与HBase的LSMTree有相似之处，目前主要差别在于两点MergeTree是一种列式存储，本文将对逻辑结构进行总结介绍实现细节将在下文展开图片胜过千言万语，因此将用一张图来直观展示以下是MergeTree主要组件和它们在存储效率和计算链路上的考虑为了实现高效存储，MergeTree着重。

存储引擎的可插拔性KairosDB支持可插拔式的存储引擎，如H2和Cassandra在优化过程中，Cassandra逐渐替代了HBase，成为主要的存储引擎最新的版本中已不再支持HBase，因为Cassandra的特有功能被用于存储优化存储模型与OpenTSDB的UID编码存储模型不同，KairosDB不使用UID编码，从而避免了维护映射表带来的；2 存储引擎 根据不同的业务场景，使用最适合的存储引擎Kafka主要用于中间数据表的存储 ES主要针对日志数据的存储和分析 HBaseRedis可用于维表存储 Hive用于数据校验 Mysql可以用于指标计算结果的存储 三数据分层 数据源目前数据源主要是Binlog，通过Canal监控各个业务系统的Mysql，将binlog发送至；Hadoop HDFSHadoop框架的核心存储引擎，特别设计用于离线和大规模数据分析HBase一种分布式的面向列的开源数据库，封装了HDFS，本质是一种数据存储NoSQL数据库并行计算与数据清洗技术MapReduceHadoop的查询引擎，用于处理大规模数据集的并行计算数据查询与分析技术Hive通过将SQL语句翻译成。