hbase与传统数据的区别

查看数: 86095 | 评论数: 24 | 收藏 5
关灯 | 提示:支持键盘翻页<-左 右->
    组图打开中,请稍候......
hyj
发布时间: 2014-1-27 15:51

正文摘要:

本帖最后由 pig2 于 2014-4-4 23:49 编辑 在说HBase之前,我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚,互联网应用这东西,你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问,你面临的用户到底有多少,说不定今天 ...

回复

zhouyongheng 发表于 2014-7-29 14:36:16
对hbase有了个大致的了解,非常感谢!
deveIT 发表于 2017-8-7 15:29:37
已收藏
xwm1999 发表于 2017-1-9 11:32:42
在Hbase里,如果每一个column 单元没有值,那么是占用空间的。下面我们通过两张图来形象的表示这种关系:

这句话是不是说错了,没有值不占用空间吧?
xrythy 发表于 2016-12-23 11:45:46
恩,是没有看见第二张图
jack_zhang 发表于 2016-7-21 10:53:26
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
jack_zhang 发表于 2016-7-21 10:52:45
首先刚开始,人不多,压力也不大,搞一台数据库服务器就搞定了,此时所有的东东都塞进一个Server里,包括web server,app server,db server,但是随着人越来越多,系统压力越来越多,这个时候可能你把web server,app server和db server分离了,好歹这样可以应付一阵子,但是随着用户量的不断增加,你会发现,数据库这哥们不行了,速度老慢了,有时候还会宕掉,所以这个时候,你得给数据库这哥们找几个伴,这个时候Master-Salve就出现了,这个时候有一个Master Server专门负责接收写操作,另外的几个Salve Server专门进行读取,这样Master这哥们终于不抱怨了,总算读写分离了,压力总算轻点了,这个时候其实主要是对读取操作进行了水平扩张,通过增加多个Salve来克服查询时CPU瓶颈。一般这样下来,你的系统可以应付一定的压力,但是随着用户数量的增多,压力的不断增加,你会发现Master server这哥们的写压力还是变的太大,没办法,这个时候怎么办呢?你就得切分啊,俗话说“只有切分了,才会有伸缩性嘛”,所以啊,这个时候只能分库了,这也是我们常说的数据库“垂直切分”,比如将一些不关联的数据存放到不同的库中,分开部署,这样终于可以带走一部分的读取和写入压力了,Master又可以轻松一点了,但是随着数据的不断增多,你的数据库表中的数据又变的非常的大,这样查询效率非常低,这个时候就需要进行“水平分区”了,比如通过将User表中的数据按照10W来划分,这样每张表不会超过10W了。
thomaschen 发表于 2016-3-7 16:08:03
好像对hbase有更进一步的了解了,谢谢
st__唐衣。㈨ 发表于 2015-10-28 10:50:05
式微 发表于 2015-5-21 09:47
少了一张对比RDBMS的图片,有点遗憾!!


ymhua 发表于 2015-8-5 09:50:56
讲的很详细了,浅显易懂,谢谢!
AlexFeng 发表于 2015-6-26 14:37:23
关闭

推荐上一条 /2 下一条