HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?
1、所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。
2、HBase HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
3、而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录，实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。
4、HBase没有研究过，因为我们公司用Erlang开发，这个数据库直接不支持。
hbase存在哪些问题
该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作。HBase集群处于安全模式，无法进行split操作。split表中存在数据，无法进行split操作。
Hbase 近几年发展迅速，应用面越来越广，但是它存在的问题不容忽视。原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。
使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
es作为hbase二级索引的优点
1、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
2、第一类：分布式爬虫 优点： 海量URL管理 网速快 缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。
3、使用Elasticsearch作为HBase的二级索引的优点有：高效的全文搜索、多字段索引和复杂查询、分布式和高可伸缩性。高效的全文搜索：Elasticsearch是一种强大的全文搜索引擎，它提供了灵活的、基于关键词的搜索功能。
hbase的主要用途
1、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。
2、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
3、HBase – Hadoop 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，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
4、数据存储层：这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。HDFS是一个分布式文件系统，适合存储大量非结构化数据。HBase是一个分布式列存储数据库，适合存储大量结构化数据。
hbase建立索引的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase的检索支持三种方式、hbase建立索引的信息别忘了在本站进行查找喔。