hbase音频存储，hbase存储文件

hbase使用面向行的存储方式

1、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。

2、hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

3、消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。金融方面：HBase可以用于存储消费信息、贷款信息、信用卡还款信息等。

4、按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

hbase中的数据以什么形式存储

1、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

2、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

3、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。

4、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。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。

hbase依据什么分布判断存储

hbase依据数据分布判断存储。数据分布问题简述 分布式产生的根源是“规模”，规模可理解为计算和存储的需求。当单机能力无法承载日益增长的计算存储需求时，就要寻求对系统的扩展方法。

存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制。

每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。

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。

但在HBase中，所有的基本信息（如姓名）会存储在一起，所有的联系信息（如电子邮件）也会存储在一起。这种面向列的存储方式对于许多大数据应用非常有利。

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。

hbase是怎么进行读写的

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

3、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

4、通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离。

HBase支持哪些数据格式?

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。

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。

在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

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