解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据

日期: 2010-02-03 来源:TechTarget中国

  最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。

  Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说,最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。

  Hbase还有很多特性,比如不支持join查询,但你存储时可以用:parent-child tuple 的方式来变相解决。

  由于它是Google BigTable的 Java 实现,你可以参考一下:google bigtable 。

  下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子,你也可以从:Hadoop summit 上 获取更多的信息。

我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。

我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!

【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】

微信公众号

TechTarget微信公众号二维码

TechTarget

官方微博

TechTarget中国官方微博二维码

TechTarget中国

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

敬请读者发表评论,本站保留删除与本文无关和不雅评论的权力。

相关推荐