HBase是基于Google的Bigtable设计的一种分布式、列式存储的数据库，它的设计理念是为了高效地存储和处理大量的稀疏数据。HBase是基于Hadoop和Zookeeper的开源项目，运行在Hadoop的HDFS文件系统上，并充分利用Hadoop MapReduce进行大规模数据分析。同时，HBase也支持Google的Bigtable数据模型，即它提供对于大量行和列的数据进行实时读写的能力。
其中，HBase运行在Hadoop的HDFS文件系统上是一个需要深入了解的点。Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，设计用来运行在通用硬件（commodity hardware）上。HDFS是高度容错的，适合部署在廉价的机器上。HDFS提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，以便流式访问文件系统中的数据。HBase正是利用了HDFS的这些特性，提供了一个分布式的存储解决方案，特别适合大数据的存储和处理。
一、HBASE的设计理念
HBase的设计理念是高效地存储和处理大量的稀疏数据。HBase是一个类型为BigTable的分布式存储系统。BigTable是Google为了处理大量数据而设计的一个数据存储系统，它的数据模型是一个稀疏的、分布式的、持久化的多维排序的哈希表。HBase提供了一个类似的数据模型，并实现了Bigtable的许多核心功能。
二、HBASE基于HADOOP和ZOOKEEPER
HBase是基于Hadoop和Zookeeper的开源项目。Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它允许在大量物理机器上进行数据分析和处理。Zookeeper是一个用于维护配置信息，命名，提供分布式同步，提供组服务等的分布式服务。HBase充分利用了Hadoop和Zookeeper的这些功能，提供了一个强大的分布式数据库解决方案。
三、HBASE运行在HDFS文件系统上
HBase运行在Hadoop的HDFS文件系统上。HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，适合在廉价的机器上部署，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HBase利用了HDFS的这些特性，提供了一个分布式的存储解决方案，特别适合大数据的存储和处理。
四、HBASE支持BIGTABLE数据模型
HBase支持Google的Bigtable数据模型。Bigtable是Google为了处理大量数据而设计的一个数据存储系统，它的数据模型是一个稀疏的、分布式的、持久化的多维排序的哈希表。HBase实现了Bigtable的许多核心功能，并提供了对于大量行和列的数据进行实时读写的能力。
相关问答FAQs：
HBase是基于Hadoop的分布式数据库。它使用Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为其底层存储，利用Hadoop的分布式计算能力进行数据处理和管理。HBase是一个高可靠、高性能的数据库，适用于存储大规模数据集，并能够提供快速的读写操作。
HBase是如何实现分布式存储的？ HBase通过将数据分片存储在集群中的不同节点上，实现了分布式存储。数据被划分为多个区域，每个区域被存储在不同的RegionServer上。每个RegionServer负责管理一定数量的区域，并处理相关的读写请求。这种分布式存储方式可以提高数据的可扩展性和容错性。
HBase与传统关系型数据库的区别是什么？ 与传统关系型数据库相比，HBase具有以下几个不同之处：
- 数据模型：HBase是基于列族的数据模型，而关系型数据库是基于表的数据模型。HBase中的数据可以具有不同的列，每个列可以包含不同的版本，这使得HBase适合存储非结构化或半结构化数据。
- 存储方式：HBase使用HDFS作为底层存储，而关系型数据库使用文件系统。HBase的存储方式更适合存储大规模数据集，并且可以提供高可靠性和高性能。
- 数据访问方式：HBase提供了灵活的数据访问方式，可以通过行键和列族进行快速的读写操作。而关系型数据库需要通过SQL语句进行数据查询和操作。
- 数据一致性：HBase是一个分布式数据库，数据的一致性是通过复制机制来保证的。而关系型数据库通常使用事务来保证数据的一致性。
总的来说，HBase适用于需要存储大规模非结构化数据，并且对数据的读写性能要求较高的场景。它在大数据领域中具有广泛的应用。
文章标题：hbase基于什么的数据库，发布者：飞飞，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/2880623
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