hbase大数据保存，hbase数据文件存储格式

hbase的主要用途

HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。

HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

具体包括：管理用户对Table表的增、删、改、查操作；管理HRegion服务器的负载均衡，调整HRegion分布；在HRegion分裂后，负责新HRegion的分配；在HRegion服务器停机后，负责失效HRegion服务器上的HRegion迁移。

Zookeeper 分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。Hive sql 数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分析，并且数据的处理可以自定义方法进行操作，简单方便。

现代数据库系统是一个不断发展的范畴，它是集成了传统关系数据库技术和计算机新技术，以适应现代工程型应用，从而形成新型数据库集合。数据库充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。

HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂

1、HBase保存数据的流程有以下几个步骤：HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

2、以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region， 则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂。

3、默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。

4、Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的。

5、可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：以上就是HBase客户端根据指定的rowkey从zookeeper开始找到对应的数据的过程。

6、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。

大数据采集与存储的基本步骤有哪些?

面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。

大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。

大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。

待获取数据后，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，如数据挖掘、机器学习、数据统计等。

hbase使用面向行的存储方式

1、面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。

2、hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

3、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。

4、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。

HBase为什么火?它适用于那些业务场景

1、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

2、和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

3、HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

4、船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。 金融方面：消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等 电商：淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等 移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

5、引言 团队中使用HBase的项目多了起来，对于业务人员而言，通常并不需要从头搭建、维护一套HBase的集群环境，对于其架构细节也不一定要深刻理解（交由HBase集群维护团队负责），迫切需要的是快速理解基本技术来解决业务问题。

6、HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。

Hbase知识点总结?

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

年HBaseConf上面有一句总结：“NothingishotterthanSQL-on- Hadoop，andnowSQL- on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非 常火。

《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术。

JVM也提供了参数 -XX： UseCMSCompactAtFullCollection来减少碎片的产生，这个参数表示会在每次CMS回收垃圾之后执行一次碎片整理，很显然，这个参数会对性能有比较大的影响，对HBase这种对延迟敏感的业务来说并不是一个完美解决方案。

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