hbasehbase中什么是Region，什么是RegionServer

hbase的特点

hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。

HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

扩展资料 访问接口： 1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据 2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用 3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据 4. REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制 5. Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计。

参考资料来源：百度百科-HBase

hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中

1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。

Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。

这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。

而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。

2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

3. HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。

4. Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

5. Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。

而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。

6. Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。

而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

hbase中什么是Region，什么是RegionServer

Region是HBase数据存储和管理的基本单位。

一个表中可以包含一个或多个Region。

每个Region只能被一个RS（RegionServer）提供服务，RS可以同时服务多个Region，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。