hbasehfile合并，hbase合并机制

小程序：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序

HBase存储架构

1、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。

2、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。

3、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。

4、但在HBase中，数据表的行组成是由多个列族组成的，每个列族下面又有许多列。列族是HBase中存储数据的最小单位，而列则是列族中的最小单位。每个列族下面可以有多个列，每个列都可以存储多个版本的数据。

5、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。

在hmater主机上键入./start-hbase.sh命令启动数据库，不需要在其它节点执行。正常启动后在mater上有两个进程，HMaster和 HQuorumPeer；数据节点上有HRegionServer和HQuorumPeer进程。

在要卸载的子节点上，HBASE_HOME/bin目录下，执行 ./graceful_stop.sh 子节点的hostname，即可卸载子节点。该命令会自动关闭Load Balancer，然后Assigned Region，之后会将该节点关闭。

当 Region 管理的数据过多时，可以通过手动或自动的方式触发 HBase Split 将一个 Region 分裂成两个新的子 Region，并对父 Region 进行清除处理（不会立即清除）。

1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。

2、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。

3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

4、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

1、问题解析：对于数据写入很快的集群，还需要特别关注一个参数：hbase.hstore.blockingStoreFiles，此参数表示如果当前hstore中文件数大于该值，系统将会强制执行compaction操作进行文件合并，合并的过程会阻塞整个hstore的写入。

2、HBase还引入了“协处理器”（coprocessors）这一概念，允许在HBase进程中执行用户代码。这基本上与关系型数据库中的触发和预存进程相同。目前，Cassandra还没有类似HBase协处理器的功能。

3、）第二种方向，由于HBase是开源的，所以可以对HBase本身机制进行完善与扩展，最终形成一个能够满足业务需要的稳定可用的HBase版本。

hbasehfile合并的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase合并机制、hbasehfile合并的信息别忘了在本站进行查找喔。