在这篇文章中，我们将讨论什么是 Hbase，不同类型的数据存储方法，为什么 HBase 比其他数据库更受欢迎，HBase 的优点和问题。 所以，让我们深入了解这篇文章来理解这个概念好。
数据库：
HBase是一个开源平台的数据库，是谷歌Big Table存储架构的实现。 HBase 数据库是面向列的，因此它与其他数据库不同。 Hbase 的独特之处之一是它不关心数据类型，因为我们可以将同一列的不同数据类型的数据存储在不同的行中。它包含以键值格式维护数据的不同表集。 Hbase 最适合稀疏数据集，这在大数据的情况下非常常见。它可用于管理结构化和半结构化数据，并且具有许多内置功能，例如：
- 可扩展性
- 版本控制
- 压缩
- 垃圾收集
有两种类型的数据存储介质：
- 面向行
- 面向列
面向行：
在面向行的数据存储方法中，数据一次存储和检索一行。这可能会导致几个问题，假设我们只需要行中的部分数据，但根据这种方法，即使您不需要它，您也必须检索完整的行。除此之外，这种方法还有助于在 OLTP 系统操作的情况下获得帮助，并有助于轻松读取和写入记录。但在我们对完整数据库执行操作的情况下效率较低。
面向列：
在面向列的数据存储方法中，数据是基于列进行存储和检索的。这样就解决了我们在面向行的方法中面临的问题，因为在面向列的方法中，我们可以借助相应的列从整个数据集中过滤掉我们需要的数据。在面向列的方法中，读取和写入操作比其他方法慢，但在对整个数据库执行操作时可以高效，因此它允许非常高的压缩率。
HBase 的偏好：
- 与其他数据库相比，Hbase 可以非常轻松地处理大型数据库，并以高效的方式执行操作。
- Hbase 中预期的数据是高度结构化的，可以很容易地适应明确定义的模式。
- 它很容易并且适用于低延迟操作。
- 它提供对数千条记录中特定行的访问。
- Hbase 中的数据可以通过 shell 命令或通过Java的客户端 API 访问。
- 其他数据库在大型数据库时变得非常慢，但在 Hbase 的情况下，它以有限的方式处理大型数据库。
HBase 的优点：
- Hbase 为与 Hadoop MapReduce 关联的分析提供了强大的功能。
- 它能够处理非常大量的数据库。
- Hbase 提供了与其他用户共享数据库的功能。
- 与其他传统数据库相比，有许多操作（例如数据读取和处理）将花费更少的时间。
- 每当出现故障或负载共享问题时，Hbase 都可以自动从问题中恢复，因为它是内部分布式的。
- 在 Hbase 中，线性和模块化形式都支持可扩展性。
- 它提供了很大的一致性。
HBase 中的问题：
- 在 HBase 中，操作期间分配的内存块要求和硬件要求是昂贵的。
- 在 HBase 中存储二进制格式的大文件非常困难。
- HBase 中没有查询优化器，因此它无法执行 SQL 功能，也不支持 SQL 结构。
- 尽管 Hbase 提供了很多功能，但它不能完全替代传统模型，因为 HBase 仍然不支持某些传统功能。
- Hbase 不提供任何事务支持。
- HBase 不支持任何默认索引功能。