hbase和es并发，hbase与es

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hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

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。

Hbase是一个构建在hdfs之上。Hbase是Hadoop开源项目下的一个子项目，是一个构建在hdfs之上，支持分布式，水平扩展，数据多版本等特性的NoSQL数据库。现广泛应用于大数据的存储和查询场景。

数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

1、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。

2、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。

3、HBase数据结构是什么？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。

1、可以自动伸缩。根据查询相关公开信息显示，方向盘自动收缩是全系标配，方向盘可以自动做出调节，上下，左右都可以做出较大幅度的调节。

2、水平扩展：ES支持水平扩展，可以通过多个节点的方式实现伸缩性。RESTful API：ES提供了完整的RESTful API，易于集成和使用。 ES的开关在ES的配置文件中，有很多参数的开关可以进行调整。

3、在高负载环境中，希捷Barracuda ES.2能够24x7全天候不间断工作，工作强度要高于桌面级产品（8x5的工作时常），并且可以提供120万小时的MTBF（Mean Time Before Failure，平均故障时间），使产品使用寿命提高。

4、第六阶段为数据存储与计算（实时场景）主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

5、也可以带参数的。第二种方式格式就是这样，说白了也是jmp跳转。只是经过了编译器优化。防止程序员跳转，导致堆栈前后不对齐。

1、大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。

2、大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

3、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

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。

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。

(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。

MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

1、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

2、优点：海量URL管理网速快缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。

3、使用Elasticsearch作为HBase的二级索引的优点有：高效的全文搜索、多字段索引和复杂查询、分布式和高可伸缩性。高效的全文搜索：Elasticsearch是一种强大的全文搜索引擎，它提供了灵活的、基于关键词的搜索功能。

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