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hbase最核心的模块，hbase的核心数据结构是什么

IT技术Day09

hbase的核心数据结构1、hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
【hbase最核心的模块，hbase的核心数据结构是什么】2、综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能 。
3、HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell 。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本 。版本通过时间戳来索引 。时间戳的类型是 64位整型 。
hbase中的数据以什么形式存储由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象 。
HBase是一个列式存储的分布式数据库 ， 它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符 。
HBase被设计用来处理海量数据 ， 并提供高可靠性、高性能的读写操作 。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据 。
hbase是非关系型分布式数据库 。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统 ， 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 。
在Hadoop中，数据存储有以下几种： HDFS：Hadoop分布式文件系统，以高容错性来存储海量数据 。HBase：分布式键值存储系统，可以在Hadoop平台上快速查询和检索数据 。
大数据核心技术有哪些?大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程 ， 可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等 。
大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等） 。
大数据技术的体系庞大且复杂 ， 基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面 。
“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制 。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么 。如果只是堆积在某个地方 ， 数据是毫无用处的 。它的价值在于“使用性” ， 而不是数量和存储的地方 。
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现 。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节 。
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