hbase事务支持，hbase的key

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。

业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法：按照flume的流程：一个source ，三个channel， 三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

hbase存在哪些问题

该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作。HBase集群处于安全模式，无法进行split操作。split表中存在数据，无法进行split操作。

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。

其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。

扫描过程中会检查 HFile 文件的大小是否超出 region 大小的阈值（hbase.hregion.max.filesize，未配置的话默认是 10G），如果超出阈值，会打印提示这可能会导致出现 oversplitting 的问题。

网络问题。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可。

什么类用于查询hbase表返回的单条记录结果

可以使用scan命令来扫描hbase：meta表，这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。可以查看info：requestscount这个列限定符的值，表示该分区的请求数。

row_prefix：rowkey前缀。注：使用row_prefix的时候，row_start和row_stop不能使用 filter：要使用的过滤器(hbase 0.92版本及以上生效)timestamp：按指定时间戳查询 reverse：默认为False。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql：结构化查询语言 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。

如何使用hbase搭建知识共享平台

1、HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具。

2、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。

3、hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

4、HBase使用其自带的API进行操作，包括Java API、REST API、Thrift API等。例如，Java API中的Put和Get类分别用于插入和读取数据。

目前常见的大数据存储方式有哪些?

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、磁带存储：磁带是一种顺序存储设备，它可以将数据按照顺序依次存储在磁带上。磁带存储通常用于大规模的数据备份和存档。光盘存储：光盘是一种光学存储介质，它可以存储各种类型的数据，包括文档、图片、音频、视频等。

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。

4、分散存储 利用已有的云存储技术，将数据块分散在多个位置上。采用分散保存的方式，不仅能保证其实用性，而且在一定程度上也提高了其安全性。

5、大数据的存储方式的话，总共是有三种方式的，一种是云储存，一种是本机，还有一种是硬盘储存。

为什么大部分NoSQL不提供分布式事务

1、在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。

2、为什么大部分NoSQL不提供分布式事务？ 那么NewSQL数据库突破CAP定理限制了吗？并没有。

3、横向扩展性：NoSQL数据库通常采用分布式架构，可以横向扩展以处理大量数据。这意味着它们不需要像关系型数据库那样进行复杂的数据库拆分和负载均衡操作。

4、使用分布式交易并不一定是好的选择，不仅仅是因为CAP理论，还因为今天高扩展性的NoSQL数据库和消息传递中间件并不支持这一需求。最终你不得不使用一个最终一致性的方法，从而对开发者提出了更高的要求和挑战。

5、大数据时代到来，短视频和大量图片导致数据表非常大，频繁的查询导致传统的关系型数据库难以满足需求，因此非关系型数据库就应运而生。

6、nosql base特性： 灵活性：NoSQL数据库提供了更灵活的数据模型和数据存储方式，这使得它们能够更好地适应不断变化的数据需求。它们通常支持数据模型的可扩展性和灵活性，允许用户根据业务需求自由地组织和存储数据。

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