hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...

1、在Hbase架构中，由于底层的HDFS不支持追加，更新。

2、数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。可伸缩性。

3、倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

hbase使用标准的sql进行操作

1、HBase并不使用标准的SQL进行操作。HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型数据库（NoSQL）。它是使用Hadoop的Hadoop Distributed File System（HDFS）作为底层存储，用来存储和处理大量的数据。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

3、首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。

4、大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。

大数据处理技术分析??

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。

数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。

大数据的技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。