Apache HBase 2.0.0 发布，Hadoop 数据库

Apache HBase 2.0.0 发布了，HBase 2.0.0 是 HBase 的第二个主要版本。

此次更新信息如下：

• 一个新的区域分配管理器（“AMv2”）， 用于配置读取和/或写入路径以运行堆外的装置，以及可选的内存中压缩（“IMC”，A.K.A“Accordion”）设施。
• MultiHFileOutputFormat。
• 基本的客户端推回机制。
• 将所有编辑的 log4j 类别添加到 META / ROOT。
• 基于 RegionServer 组的分配。
• 添加 ClusterManager 接口的 REST API 实现。
• 基于 mmap() 的 BucketCache IOEngine。
• SyncTable – 用于 HBase 表的 rsync。
• 为每个列族扫描不同的 TimeRange。
• 在 META 中保持表状态。
• 添加新的 AsyncRpcClient。
• 弃用/禁用并删除对从类路径中读取 ZooKeeper zoo.cfg 文件的支持。
• PerformanceEvaluation 生成10倍预期映射器数量。

详情见发布公告。

HBase 是一个 Hadoop 数据库，它是一个高可靠、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Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

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转自 https://www.oschina.net/news/95709/hbase-2-0-0-released