以下哪些场景比较适合hbase
1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。
2、用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。
3、主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。
4、想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
HBase服务高可用之路的探索
这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。
NoSQL概念随着web0的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。
目前支持：NoSQLAPI、关系PhoenixSQL、时序OpenTSDB、全文检索Solr/ES、时空GeoMesa、图HGraph、分析Spark on HBase等。随着NoSQL的高速发展，NoSQL用户群体越来越庞大，未来NoSQL及NoSQL生态也会更好的满足各种业务场景。
HDFS和本地文件系统文件互导
Hadoop文件API的起点是FileSystem类，这是一个与文件系统交互的抽象类，存在不同的具体实现子类来处理HDFS和本地文件系统，可以通过调用factory方法FileSystem.get(Configuration conf)来得到所需的FileSystem实例。
Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。
从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从 标准输入 中读取输入写入目标文件系统。 采用-ls命令列出HDFS上的文件。在HDFS中未带参数的-ls命令没有返回任何值，它默认返回HDFS的home目录下 的内容。
HBase本身提供的接口 其调用形式为：1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。
与传统的文件系统相比，HDFS有如下优点：容错性：HDFS可以自动修复硬件故障，并保证数据的完整性和安全性。可扩展性：HDFS可以根据数据量的增长而扩展容量，并可以支持数千个节点。
为什么说hbase是一个面向列的数据库
HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
总的来说，虽然HBase的数据模型看起来像是面向行的（因为数据是以行的形式展现的），但其底层的存储结构实际上是面向列的。这种设计使得HBase在处理大量数据时具有高效性和可扩展性。
HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。
HBASE之创建表、插入值、表结构查看
1、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。
2、与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
3、创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。
4、Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
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