HBase扫盲

1. HBase与Hadoop

HBase 和 Hadoop 是两个密切相关的技术，它们通常在大数据生态系统中一起使用。以下是它们的基本介绍和它们之间的关系：

Hadoop

Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，由 Apache Software Foundation 维护。Hadoop 主要由以下几个核心组件组成：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**：一个高度容错的分布式文件系统，用于存储大量数据。
2. MapReduce：一个计算框架，用于处理大数据集的并行计算。
3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：资源管理和任务调度。

Hadoop 能够处理和存储海量数据，并支持在集群上进行大规模的并行处理。

HBase

HBase 是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它运行在 Hadoop 的 HDFS 之上。HBase 能够提供随机实时读写和存储大量稀疏数据集（即数据表中有很多空的或者空白的列）的能力，这些特性使得它适合用于非结构化和半结构化数据的存储。

HBase 的特点包括：

1. 列族存储：数据按列族（Column Family）组织，列族内部的列可以动态增加，适合存储结构变化较大的数据。
2. 可扩展性：HBase 可以在普通的硬件上水平扩展，通过增加更多的节点来增强性能和容量。
3. 高可用性和容错性：HBase 通过数据的副本来确保高可用性和容错性。
4. 一致性模型：HBase 提供强一致性读写。

HBase 与 Hadoop 的关系

HBase 是建立在 Hadoop 生态系统之上的，特别是依赖于 HDFS 来存储数据。HBase 利用了 Hadoop 的分布式存储和处理能力，但提供了不同于 Hadoop MapReduce 的数据访问模式。Hadoop MapReduce 更适合批量处理大量数据，而 HBase 提供了针对少量数据的快速随机访问能力。

在很多大数据应用场景中，HBase 和 Hadoop MapReduce 会一起使用，例如，MapReduce 作业可能会从 HBase 中读取数据进行分析，分析完成后的结果也可能会存回 HBase。此外，HBase 也可以与 Hadoop 生态系统中的其他工具一起使用，例如 Apache Hive、Apache Pig 和 Apache Spark，以便更灵活地处理和分析数据。

总结来说，HBase 是 Hadoop 生态系统中的一个组件，专注于提供快速的随机访问和实时数据存储能力，而 Hadoop 提供了底层的分布式存储（HDFS）和批量处理（MapReduce）能力。

一、HBase原理概述

1 数据模型

• Namespace(表命名空间)：表命名空间不是强制的，当想把多个表分到一个组去统一管理的时候才会用到命名空间。
• Table(表): 一个表由一个或多个列族组成。数据属性，比如超时时间(TTL)、压缩算法(Compression)等，都在列族的定义中定义。
• Row(行)：一个行包含多个列，这些列通过了列族分类。行中数据所属列族只能从该表锁定义的列族选择，否则会得到一个NoSuchColumnFamilyException。由于HBase是一个列式数据库，所以一个行中的数据可以分布在不同的RegioServer上。
• Column Family(列族)：列族是多个列的集合。其实列示服务器只需要列就可以了

tips. OLAP需求

OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）需求指的是企业或组织在进行复杂的查询和分析大规模多维数据集时的需求。这类需求通常涉及以下几个方面：

1. 多维数据分析 OLAP 需求通常要求能够从多个维度（如时间、地区、产品等）对数据进行分析。用户希望能够轻松地对数据进行切片、切块、钻取和旋转操作，以便从不同的角度查看数据。
2. 快速响应时间 分析查询通常需要在几秒或几分钟内完成，以便用户可以快速做出决策。因此，OLAP 系统需要优化以提供快速的查询性能。
3. 复杂查询能力 OLAP 需求涉及执行复杂的查询，包括聚合、计算、趋势分析等。这些查询可能需要在庞大的数据集上进行，并且要求系统能够处理这种复杂性。
4. 数据一致性和准确性 在进行分析时，确保数据的一致性和准确性是非常重要的。OLAP 需求要求系统能够提供准确的数据，以确保分析结果的可靠性。
5. 用户友好的查询界面 OLAP 需求还包括提供一个直观、用户友好的查询和报告界面，使非技术用户能够轻松地创建和执行分析查询。
6. 数据可视化 为了更好地理解分析结果，OLAP 需求通常包括数据可视化工具，如图表、图形和仪表板，这些工具可以帮助用户直观地理解数据。
7. 支持决策制定 OLAP 系统的最终目标是支持更好的业务决策制定。这意味着分析结果应该能够指导用户做出更明智的策略选择和操作决策。

总结
OLAP 需求是企业在数据分析和决策支持方面的核心需求。它要求提供多维数据分析、高性能查询处理、数据准确性、用户友好的操作界面和强大的数据可视化功能。这些需求驱动了 OLAP 工具和数据库的发展，以便企业能够有效地分析大数据，从而做出更好的业务决策。

tips. Ad Hoc 需求

Ad Hoc 需求指的是根据特定情况或需求而产生的即席（非常规或非预定）的数据查询和分析需求。这些需求通常是一次性的，针对特定的问题或目的，并且没有固定的模式或预先定义的报告格式。Ad Hoc 需求在企业数据分析和业务智能（BI）领域中很常见，涵盖以下方面：

1. 即时数据查询 Ad Hoc 需求通常需要快速访问数据，以回答特定的业务问题。这可能需要从数据库或数据仓库中即时检索和分析数据。
2. 灵活性和定制化 用户可能需要根据当前的业务情况或问题，自定义查询条件和分析参数。Ad Hoc 查询提供了这种灵活性，让用户能够根据需要定制查询。
3. 用户自助服务 Ad Hoc 需求强调用户能够独立执行查询和分析，无需依赖 IT 部门或数据分析专家的帮助。这通常需要一个用户友好的界面和工具。
4. 临时报告和数据分析 与定期生成的标准报告不同，Ad Hoc 需求通常涉及创建一次性的、定制的报告，用于特定的分析目的或决策支持。
5. 探索性数据分析 Ad Hoc 查询可能用于探索性数据分析，帮助用户发现数据中的模式、趋势或异常，以引导进一步的研究或决策。
6. 应对突发事件 在突发事件或紧急情况下，Ad Hoc 需求可能会突然出现，需要立即对数据进行分析以做出快速响应。

总结
Ad Hoc 需求体现了企业对数据分析工具灵活性和即时性的要求。它们要求数据分析平台能够支持快速、灵活、用户驱动的查询和报告生成。Ad Hoc 分析工具应该允许用户根据当前的业务需求和情况，独立地进行数据探索和决策支持。这种需求对于保持企业的敏捷性和竞争力至关重要。