hbase文件用什么写好，hbase怎么写入数据

hbase怎么做到顺序写入

内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读龋因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

Region执行了MemStore的Flush操作，再经过JVM GC之后就会出现零散的内存碎片现象，而进一步数据大量写入，就会触发Full-GC。为了解决因为内存碎片造成的Full-GC的现象，RegionServer引入了MSLAB（HBASE-3455）。

Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割为多个Region。

hbase中的数据以什么形式存储

1、由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

2、HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。

3、hbase是非关系型分布式数据库。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

4、分布式存储 HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

5、在Hadoop中，数据存储有以下几种： HDFS：Hadoop分布式文件系统，以高容错性来存储海量数据。 HBase：分布式键值存储系统，可以在Hadoop平台上快速查询和检索数据。

6、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

HBase支持的数据格式有哪些?

HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。

如果量不是非常大，转成“逗号分隔”、“TAB分隔”等文本格式即可以，注意编码的对应，有中文不会乱码。

HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

LSM-Tree是一种支持高写入吞吐量的数据结构，它把数据分成多个层，每层采用不同的策略来管理数据，包括内存中的缓存、写入磁盘的SSTable、和合并SSTable的操作。

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

Hbase读写原理

1、Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

2、hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员，主要用于海量结构化数据存储。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。

3、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

4、Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分； Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中。

5、Hbase的原型是google的BigTable论文，受到该论文思想的启发，目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。

6、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

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