hbase四维定位，hbase查询数据的四维定位

hbase是如何做到并发写的和随机写的

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

3、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

4、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

5、该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。如果将 hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio 设置为0.5，则表示有50%的线程数处理读请求，剩余50%用于接收写请求。

6、因为是存储在hdfs上），利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群。从Hadoop生态来说，Hbase是基于hdfs构建的分布式存储框架，但是Hbase在hdfs上实现随机的读、写、改，解决了hdfs不支持的东西。

Hbase扩容原理

1、MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。 创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。

2、与微服务中的熔断概念类比，我们也可以把我们的主备HBase集群看做是两个独立的服务，而我们的业务方则需要依赖这一个HBase服务，对外提供自己的服务。

3、在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store(内存)，Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile，Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。

4、HBase主要用ZooKeeper来实现HMaster选举与主备切换、系统容错、RootRegion管理、Region状态管理和分布式SplitWAL任务管理等。

5、RegionServer出现故障的处理原理是定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时 间内未出现心跳HMaster将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上。失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的 RegionServer 。

6、hdfs：9000/：9000/，按照原理来讲：9000/，你试试；/：9000/。

hbase是怎么进行读写的

HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。

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。

在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

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。

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。

方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

Hbase的特性有哪些

hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。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。

多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。

HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。

hbase列式数据库四维坐标是什么

1、HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。

2、三元函数的图像w=f(x，y，z)在四维坐标里是立体。

3、nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

4、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。

5、那么在四维空间中，(1，2，3，1)，(1，2，3，2)，(1，2，3，3)，(1，2，3，4)……这些点与三维的点共享前三个坐标。也就是说一个四维空间中的物体，它的很多点在三维都是完全重合的。

6、Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于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。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。

Hbase知识点总结?

1、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。

2、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。

3、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。

4、用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

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