⑴ Hadoop Hbase适合存储哪类数据(转)
行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。
Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。
Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple（不是很懂） 的方式来变相解决。
由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable。
下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上
⑵ 大数据hadoop存的是文件还是数据
hadoop 底层的存储是hdfs ，这个文件系统跟我们电脑的文件系统不一致，你可把他当作文件
⑶ hadoop是怎么存储大数据的
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapRece提供了Map端和Rece端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapRece、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
⑷ hadoop finalized存放什么数据
下载当前stable版本的hadoop，现在是2.6.0版本。
然后设置免输入密码ssh登录，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，在我的环境中用JDK7没法启动hadoop，HADOOP_PREFIX是hadoop的安装目录，一定要设置。
⑸ hadoop如何存贮关系型数据
关系数据在hadoop上应该用hive
hbase没用，他的结构对关系数据没有优化，只是擅长做键值对查询。
你用关系数据肯定是用它的关系关联操作，这个存hive足够了
⑹ 解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。
解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据，参考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html
⑺ 多大数据量适合使用hadoop
一天1T，15天是15T，hadoop集群存储的时候安全备份数是3份这样就是45T，构架一个安全的hadoop集群最少要3台机器吧，如果用戴尔的PowerEdge C2100 ，单节点存储可达26TB，三台即可
⑻ hadoop的数据存储
存放到HDFS 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到MYSQL 或者ORACLE 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。
存放到HBASE 一般都是数据拿过来直接用的。而且他是实时的。也就是说数据就是成型的而且不需要进行分析就能得到结果的数据。
大致就是这么个意思。有点啰嗦了。
⑼ Hadoop集群的主节点会存储数据吗
主节点不会存储数据，数据节点专门存储数据，主节点存储了元数据信息。
主节点的磁盘中存储了文件到块的关系，集群启动后，数据节点会报告名字节点 机器和块的关系，这两个关系组合起来便可找到文件所在机器的位置。
如果名字节点所在的机器也配置到slave文件里，那么此台机器即是名字节点也是数据节点！