Hadoop数据库：Hadoop数据存储实现解析

大数据时代，行业催生出对大数据处理技术的需求，而要实现大数据处理，首先需要解决的是大数据存储的问题。以Hadoop框架来说，大规模的数据如何实现从存储到计算到结果输出的流程呢，这其中涉及到很关键的就是Hadoop数据库实现数据存储的逻辑的。

首先，大数据存储所面临的大数据，类型丰富多样。有结构化数据，比如说来自关系型数据库当中的数据；有半结构化数据，使用key-value方式存储，比如说来自NoSQL数据库当中的数据；还有非结构化数据：没有规则可言比如说图像，视频等。


面对这样的数据存储对象，Hadoop数据库要如何把这些数据存储起来，并且支持高效检索、修改、增加和分析呢？

首先，Hbase，作为NoSql数据库，以key-value方式存储数据，最大化利用内存空间，方便科学计算。

其次，HDFS分布式文件系统，有效利用磁盘空间存储数据。基于分布式集群环境，可以实现可靠的存储PB级别的数据，使用datanode方式并行计算数据，支持数据检索分析。

在实际的数据分析处理任务当中，HBase提供对大规模数据的随机、实时读写访问。HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS(分布式文件系统）上，由HDFS保证其高容错性。

HBase上的数据是以二进制流的形式存储在HDFS上的数据块中的，但是，HBase上的存储数据对于HDFS是透明的。

HBase可以直接使用本地文件系统，也可以使用Hadoop的HDFS。HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算有机地结合在一起。

HBase按列族进行数据存储的。每个列族会包括许多列，并且这些列是经常需要同时处理的属性。也就是说，HBase把经常需要一起处理的列构成列族一起存放，从而避免了需要对这些列进行重构的操作。

总的来说，Hadoop数据库在实际的数据存储任务当中的表现，基于Hadoop集群环境，能够为下一步的分布式计算提供稳定可靠的支持，而这也是Hadoop系统在数据处理上的优势之一。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据培训班课程，课程详情可联系客服了解！