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hbase刷新队列大小,hbase每行数据如何排序
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六、HBase写入流程
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。
对于写操作,HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作,它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
(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。
和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。
Hbase读写原理
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。
3、为了减少flush过程对读写的影响,HBase采用了类似于两阶段提交的方式,将整个flush过程分为三个阶段:要避免“写阻塞”,貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。
4、使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API(put)前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
5、HBase数据写入通常会遇到两类问题,一类是写性能较差,另一类是数据根本写不进去。
6、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。
HBase应用场景
HBase的应用场景:大型数据存储:HBase可以处理PB级别的数据量,适合存储大规模的数据,例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据:HBase可以用于存储时序数据,如速度的展示,天气、温度、风速、车流量等。
HBase适用于需要高扩展性和高可用性的场景,如大数据分析、日志处理等。它可以处理海量数据,并具备分布式存储和自动数据复制等特性。传统数据库则适用于事务处理和关系型数据的应用场景,如企业管理系统、电子商务平台等。
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。
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