迁移至Hadoop：大数据挑战与RDBMS的局限

在探讨浪潮Hadoop的相关知识点时，首先要理解为什么可能需要从关系型数据库（RDBMS）转向非关系型数据库，如HBase。自1970年代以来，RDBMS以其可靠性和结构化数据管理能力，为众多企业提供了强大的支持。然而，随着大数据时代的到来，RDBMS在处理大规模、非结构化或半结构化数据以及实时查询方面逐渐显得力不从心。 Google和Amazon等公司观察到大数据所带来的价值，它们推动了包括Hadoop和MapReduce在内的技术发展，以应对数据量急剧增长的需求。Hadoop分布式文件系统（HDFS）能够存储大量非结构化数据，并且设计灵活，允许数据分类随时调整，只需更新分析算法即可。它作为现有数据系统的补充，提供了大规模数据存储的池，支持批量处理和流式访问，但同时需要解决随机访问性能的问题，与传统的数据库系统相比，Hadoop更适合批处理而非频繁的随机查询。 HBase是Hadoop生态系统中的一个重要组件，它是一种NoSQL数据库，尤其适用于BigTable式的列族存储模型。与RDBMS的行存储（Row-Oriented）不同，HBase采用列存储（Column-Oriented）方式，将数据按照列分组并连续存储，这一设计假设查询通常只针对部分列，而非整个行，从而减少了磁盘I/O。此外，列存储的优势还体现在列值的相似性使得压缩更为有效，因为列的变化相对较小，许多压缩算法在这种结构中表现更佳。 这种列存储技术，如Column-Oriented Database（COD），挑战了传统的Codd 12条规则，这些规则强调了关系型数据库的固定结构。随着技术的发展，如列数据库和MPP（大规模并行处理）数据库，人们开始重新审视数据处理的方法，寻找更加灵活和高效的方式来适应大数据时代的需求。 总结起来，迁移至Hadoop（包括HBase）的主要原因在于大数据处理的需求与RDBMS在特定场景下的局限性。Hadoop提供了一种适应海量非结构化数据的解决方案，通过列存储的优势改进了数据存储和分析性能，尽管这要求用户在某些情况下调整他们的查询习惯和思维方式。随着技术的进步，Hadoop和其相关的列存储模型将继续在现代IT环境中扮演重要角色。