Hadoop系列-HBase数据库

前面写了Hadoop的Hive,咱们再来看看另一个HBase数据库,这个是NoSQL数据库,非关系数据库,下面有和普通数据库的比较部分。

一、HBase数据库基础知识

1.HBase是纵表,存储形式如下

Id Column Value
1 Name zhangsan
1 Birthday 1987-01-01
2 Name lisi
2 Birthday 1988-01-01

2.相比传统关系数据库,方便扩展,节省空间,如果需要新增字段,Gender,只需要再增加一行或者多行数据,不需要为每一个Id的人都增加该字段,而传统数据库必须为所有数据都增加该字段。具体如下,只需要给Id为1的人增加一条数据即可。

Id Column Value
1 Name zhangsan
1 Birthday 1987-01-01
1 Gender
2 Name lisi
2 Birthday 1988-01-01

3.由于在大数据集群中,存储比较便宜,纵表把很多不同的信息都存储到同一张表中,例如用户的班级信息,教师是哪位,都可以同时存储在同一张表中,每一次查询都可以把用户的所有信息都查询出来,效率很高。

4.HBase不支持SQL,只允许增删改查,表上没有索引,只有行键可以标识记录,没有其他二级索引,没有约束检查字段是否有效,没有办法说明该字段是否允许为null,没有办法指定外键等等。

5.总结下HBase和传统数据库的区别:

传统数据库 HBase
按照行和列存储 按照列存储
支持SQL NoSQL
支持复杂查询,group by join等操作 只支持增删改查
存储规范化,最大程度减少冗余并确保更新简单,例如增加字段,每条数据都增加该字段 最小化磁盘查找,把所有数据集中到一个表中,取消存储标准化,增加字段,不必处理所有数据,只针对需要增加的Id,增加一行数据即可。
兼容ACID 只在行级别兼容ACID,跨行或者多个表无法保证数据的完整性

二、安装HBase

到阿帕奇官网下载https://hbase.apache.org/downloads.html

由于我的是hadoop,不兼容最新版的hbase,因此下载了2021年的hbase-1.7.1-bin.tar.gz

#将下载好的文件cp到docker中
docker cp Downloads/hbase-1.7.1-bin.tar.gz master:/usr/local
#解压
tar -xvzf hbase-1.7.1-bin.tar.gz
#编辑配置文件hbase-site.xml
cd /usr/local/hbase-1.7.1/conf
vi hbase-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>./tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>
</configuration>
#编辑配置文件hbase-env.sh
vi hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk.x86_64
#配置hbase环境变量
vi ~/.bash_profile
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.7.1
PATH=$PATH:$HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin
source ~/.bash_profile
#启动hbase
./start-hbase.sh

最后通过执行jps查看到HQuorumPeer,HRegionServer表明启动成功,下一篇咱们看看HBase的基础命令如何

jps
138 NameNode
432 SecondaryNameNode
5512 HQuorumPeer
265 DataNode
708 NodeManager
5718 HRegionServer
5990 Jps
606 ResourceManager

谢各位的阅读,谢谢您动动手指点赞,万分感谢各位。另外以下是我之前写过的文章,感兴趣的可以点进去继续阅读。

历史文章

Hadoop系列-入门安装
Hadoop系列-HDFS命令
Hadoop系列-Hive安装
Hadoop系列-Hive数据库常见SQL命令
Hadoop系列-HBase数据库
Hadoop系列-HBase数据库(二)
Hadoop系列-HBase数据库JAVA篇
Hadoop系列-Spark安装以及HelloWorld
JAVA面试汇总(五)数据库(一)
JAVA面试汇总(五)数据库(二)
JAVA面试汇总(五)数据库(三)
JAVA面试汇总(四)JVM(一)
JAVA面试汇总(四)JVM(二)
JAVA面试汇总(四)JVM(三)
JAVA面试汇总(三)集合(一)
JAVA面试汇总(三)集合(二)
JAVA面试汇总(三)集合(三)
JAVA面试汇总(三)集合(四)
JAVA面试汇总(二)多线程(一)
JAVA面试汇总(二)多线程(二)
JAVA面试汇总(二)多线程(三)
JAVA面试汇总(二)多线程(四)
JAVA面试汇总(二)多线程(五)
JAVA面试汇总(二)多线程(六)
JAVA面试汇总(二)多线程(七)
JAVA面试汇总(一)Java基础知识

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,053评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,527评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,779评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,685评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,699评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,609评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,989评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,654评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,890评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,634评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,716评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,394评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,976评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,950评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,191评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,849评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,458评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容