ios中block的底层原理 有知道HBase使用场景有哪些的吗？
有知道HBase使用场景有哪些的吗？
HBase简介HBase（Hadoopdatabase）是一个分布式、可扩展、再朝列的NoSQL数据库，本质上是一个Key-Value系统，底层存储设计和实现HDFS，原生意见MapReduce计算框架，本身高吞吐、低延时的读写特点。
HBase主要注意特性
HBase乾坤二卦很多重要的特性，追加：
强一致性读写：HBase并不是最终一致性，只不过是强一致性的系统，这让HBase太更适合做西下高速的吸聚操作。
自动sharding：HBase的表在水平方向上以region为单位分布式存储在各个节点上，当region都没有达到是有大小时，变会手动split恢复分布数据。
自动出现故障转移：这是HBase高可用的体现，当某一个节点故障下线时，节点上的region也会登陆游戏并会自动启动撤回到状态良好的节点上不了线。
再朝列的存储：HBase是向大列的存储系统，相同特征（列族同一）的数据会被注意扔到一起，这能够提高增加数据读取数据的效率。
完美贴合增强Hadoop：HBase被定义法为Hadoopdatabase，那就是基于组件HDFS做的数据存储，而原生的支持MapReduce计算引擎。
相当敌视的API操作：HBase需要提供了简单易用的JavaAPI，而且提供了Thrift与REST的API供非Java环境在用。
BlockCache与BloomFilter：查询优化软件方面HBase接受BlockCache与BloomFilter，也让HBase能对海量数据做高效查询。
什么时候建议使用HBaseHBase才是一款NoSQL数据库，并不能不能可以解决所有问题。关于我们在实际中生产过程中满足的条件哪些条件的时候是可以中,选择HBase作为底层存储，这里能提供几点建议：
1、数据量规模相当浩大
一般情形，单表数据量如果不是仅有百万级的或更少，不是非常建议您建议使用HBase而估计判断关系型数据库是否能够满足用户的需求；单表数据量远远超过千万或则十亿百亿的时候，而且伴有较高并发，也可以考虑使用HBase。这比较多是利用现有分布式存储系统的优势，假如数据量比较好小，单个节点就能管用存储的话则其他节点的资源就会存在浪费。
2、要求是实时地的点查询
HBase是一个Key-Value数据库，默认对Rowkey即行键做了索引优化，因此就算是数据量非常庞大，依据什么行键的查询效率始终会很高，这以至于HBase太更适合依据行键做单条记录的查询。真心只能说明的是，不能据行键的一部分做范围去查询，这里不属于到Rowkey的设计问题，不再继续赘言。
3、都能够不能容忍NoSQL短板
前面提到了NoSQL并不能不能帮忙解决所有问题，HBase确实是一样的，假如业务场景是是需要事务意见、紧张的关联去查询等，不建议不使用HBase。HBase有它适合我的业务场景，我们不能过分苛刻它也能帮我们能解决所有问题。
4、数据分析需求并不是太多
可是说HBase是另一个面向列的数据库，但它有别于真正的列式存储系统诸如Parquet、Kudu等，再而且自身存储架构的设计，使得HBase根本不擅长做数据分析，或是说数据分析是HBase的弱项，因此假如通常的业务需求是替做数据分析，诸如做报表，这样不建议您就使用HBase。
如果能够满足的条件根据上述规定的几点，硬件条件也行最简形矩阵的情况下，浓烈建议您判断在用HBase以及底层存储解决你的问题。
HBase使用场景由于HBase十分丰富的特性，而且自身的海量数据存储能力与海量计算并发访问能力，以至于HBase应用的很应用范围。目前已经在金融、交通、医疗、车联网、IoT等众多领域有了最佳实践，比较复杂到订单/账单存储、用户画像、时空/时序数据、对象存储、Cube分析等各个使用场景。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
