⑴ Hadoop Hbase適合存儲哪類數據(轉)
行導向的存儲機制（郁悶的是我看過N本關於關系資料庫的介紹從來沒有提到過row- oriented行導向存儲這個概念）。在列導向的存儲機制下對於Null值得存儲是不佔用任何空間的。比如，如果某個表 UserTable有10列，但在存儲時只有一列有數據，那麼其他空值的9列是不佔用存儲空間的（普通的資料庫MySql是如何佔用存儲空間的呢？）。
Hbase適合存儲非結構化的稀疏數據的另一原因是他對列集合 column families 處理機制。 打個比方，ruby和python這樣的動態語言和c++、java類的編譯語言有什麼不同？ 對於我來說，最顯然的不同就是你不需要為變數預先指定一個類型。Ok ，現在Hbase為未來的DBA也帶來了這個激動人心的特性，你只需要告訴你的數據存儲到Hbase的那個column families 就可以了，不需要指定它的具體類型：char,varchar,int,tinyint,text等等。
Hbase還有很多特性，比如不支持join查詢，但你存儲時可以用：parent-child tuple（不是很懂） 的方式來變相解決。
由於它是Google BigTable的 Java 實現，你可以參考一下：google bigtable。
下面3副圖是Hbase的架構、數據模型和一個表格例子，你也可以從：Hadoop summit 上
⑵ 大數據hadoop存的是文件還是數據
hadoop 底層的存儲是hdfs ，這個文件系統跟我們電腦的文件系統不一致，你可把他當作文件
⑶ hadoop是怎麼存儲大數據的
Hadoop中有很多方法可以加入多個數據集。MapRece提供了Map端和Rece端的數據連接。這些連接是非平凡的連接，並且可能會是非常昂貴的操作。Pig和Hive也具有同等的能力來申請連接到多個數據集。Pig提供了復制連接，合並連接和傾斜連接（skewed join），並且Hive提供了map端的連接和完整外部連接來分析數據。
一個重要的事實是，通過使用各種工具，比如MapRece、Pig和Hive等，數據可以基於它們的內置功能和實際需求來使用它們。至於在Hadoop分析大量數據，Anoop指出，通常，在大數據/Hadoop的世界，一些問題可能並不復雜，並且解決方案也是直截了當的，但面臨的挑戰是數據量。在這種情況下需要不同的解決辦法來解決問題。
一些分析任務是從日誌文件中統計明確的ID的數目、在特定的日期范圍內改造存儲的數據、以及網友排名等。所有這些任務都可以通過Hadoop中的多種工具和技術如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等來解決。這些工具在自定義常式的幫助下可以靈活地擴展它們的能力。
⑷ hadoop finalized存放什麼數據
下載當前stable版本的hadoop，現在是2.6.0版本。
然後設置免輸入密碼ssh登錄，hadoop中需要使用，
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh-add ~/.ssh/id_dsa
修改etc/hadoop/hadoop-env.sh，注意最好是用JDK6，在我的環境中用JDK7沒法啟動hadoop，HADOOP_PREFIX是hadoop的安裝目錄，一定要設置。
⑸ hadoop如何存貯關系型數據
關系數據在hadoop上應該用hive
hbase沒用，他的結構對關系數據沒有優化，只是擅長做鍵值對查詢。
你用關系數據肯定是用它的關系關聯操作，這個存hive足夠了
⑹ 解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據
最適合使用Hbase存儲的數據是非常稀疏的數據(非結構化或者半結構化的數據)。Hbase之所以擅長存儲這類數據，是因為Hbase是column-oriented列導向的存儲機制，而我們熟知的RDBMS都是row- oriented行導向的存儲機制(郁悶的是我看過N本關於關系資料庫的介紹從來沒有提到過row- oriented行導向存儲這個概念)。在列導向的存儲機制下對於Null值得存儲是不佔用任何空間的。比如，如果某個表 UserTable有10列，但在存儲時只有一列有數據，那麼其他空值的9列是不佔用存儲空間的(普通的資料庫MySql是如何佔用存儲空間的呢?)。 Hbase適合存儲非結構化的稀疏數據的另一原因是他對列集合 column families 處理機制。 打個比方，ruby和python這樣的動態語言和c++、java類的編譯語言有什麼不同? 對於我來說，最顯然的不同就是你不需要為變數預先指定一個類型。Ok ，現在Hbase為未來的DBA也帶來了這個激動人心的特性，你只需要告訴你的數據存儲到Hbase的那個column families 就可以了，不需要指定它的具體類型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase還有很多特性，比如不支持join查詢，但你存儲時可以用：parent-child tuple 的方式來變相解決。 由於它是Google BigTable的 Java 實現，你可以參考一下：google bigtable 。
解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據，參考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html
⑺ 多大數據量適合使用hadoop
一天1T，15天是15T，hadoop集群存儲的時候安全備份數是3份這樣就是45T，構架一個安全的hadoop集群最少要3台機器吧，如果用戴爾的PowerEdge C2100 ，單節點存儲可達26TB，三台即可
⑻ hadoop的數據存儲
存放到HDFS 一般都是要分析的數據。分析完成的數據直接存儲到MYSQL 或者ORACLE 中。這種處理方式是離線處理。如日誌文件存儲到hdfs 分析出網站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等進行分析的。
存放到HBASE 一般都是數據拿過來直接用的。而且他是實時的。也就是說數據就是成型的而且不需要進行分析就能得到結果的數據。
大致就是這么個意思。有點啰嗦了。
⑼ Hadoop集群的主節點會存儲數據嗎
主節點不會存儲數據，數據節點專門存儲數據，主節點存儲了元數據信息。
主節點的磁碟中存儲了文件到塊的關系，集群啟動後，數據節點會報告名位元組點 機器和塊的關系，這兩個關系組合起來便可找到文件所在機器的位置。
如果名位元組點所在的機器也配置到slave文件里，那麼此台機器即是名位元組點也是數據節點！