大数据时代，行业催生出对大数据处理技术的需求，而要实现大数据处理，首先需要解决的是大数据存储的问题。以Hadoop框架来说，大规模的数据如何实现从存储到计算到结果输出的流程呢，这其中涉及到很关键的就是Hadoop数据库实现数据存储的逻辑的。
首先，大数据存储所面临的大数据，类型丰富多样。有结构化数据，比如说来自关系型数据库当中的数据；有半结构化数据，使用key-value方式存储，比如说来自NoSQL数据库当中的数据；还有非结构化数据：没有规则可言比如说图像，视频等。
面对这样的数据存储对象，Hadoop数据库要如何把这些数据存储起来，并且支持高效检索、修改、增加和分析呢？
首先，Hbase，作为NoSql数据库，以key-value方式存储数据，最大化利用内存空间，方便科学计算。
其次，HDFS分布式文件系统，有效利用磁盘空间存储数据。基于分布式集群环境，可以实现可靠的存储PB级别的数据，使用datanode方式并行计算数据，支持数据检索分析。
在实际的数据分析处理任务当中，HBase提供对大规模数据的随机、实时读写访问。HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS(分布式文件系统）上，由HDFS保证其高容错性。
HBase上的数据是以二进制流的形式存储在HDFS上的数据块中的，但是，HBase上的存储数据对于HDFS是透明的。
HBase可以直接使用本地文件系统，也可以使用Hadoop的HDFS。HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算有机地结合在一起。
HBase按列族进行数据存储的。每个列族会包括许多列，并且这些列是经常需要同时处理的属性。也就是说，HBase把经常需要一起处理的列构成列族一起存放，从而避免了需要对这些列进行重构的操作。
UCACHE企业级灾备云作为企业整体数据迁移工具使用：
1、基于云数据中心的灾备服务方案实现跨地域和物理隔离的异地容灾解决方案，可作为企业解决异地容灾备份工具；
2、作为支持企业数据从本地到云端(D2C或D2D2C）的整体数据迁移工具；
3、作为云端到云端（C2C）的灾备服务架构，满足企业云端到云端的整体数据迁移工具；
4、支持将数据灾备到UCache全国300+数据中心，或用户自建的数据中心的数据异地灾备使用。
联系我时，请说是在北京便民网看到的，谢谢！