hbase按照key排序，hbase按照行键范围scan

Hbase读写原理

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。

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。

Hbase数据是按列存储-每一列单独存放。列存储的优点是数据即是索引。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O 。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩。

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。

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。

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。

hashmap对key进行排序

MapString，Integer aMap = new HashMapString，Integer()；键的每次插入，都会有值对应到散列映射上，生成一个Entry K，V对象。通过使用这个Entry K，V对象，我们可以根据值来排序HashMap。

首先Map排序需要自己写一堆算法。其次HashMap是无序的，即使已经排序正确了，取值时也不一定就是按顺序取出的。所以直接排序存放是不可行的。

通过将map中的key和value对调存储到multimap中，就可以实现对map按值排序了。

HashMap排序是数据结构与算法中常见的一种排序算法。本文即以Android平台为例来实现该算法。

首先，我们先构造一个person类：public class Person { private String addr；private String age；} 测试，对map进行排序处理。

hbase中的数据以什么形式存储

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。

分布式存储：HBase数据存储在分布式文件系统Hadoop HDFS上，数据被水平分割成多个Region并在集群中分布存储。每个Region被存储在不同的RegionServer上，实现了数据的横向扩展和负载均衡。

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。

对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

能。根据查询火山引擎得知，HBase中数据存储是Key-Value形式，若HBase中同一表插入相同RowKey，数据会被覆盖掉。

深入理解HBASE(4)HFile

HFileBlock的格式会在下面介绍。 在hfile中，所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中， HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，第一种类型是没有checksum；第二种是包含checksum。

混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：再来看hbase如何在hdfs上去检索一行数据。

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。

而非按列，如果你读取指定一行的所有列数据，regionServer虽然无法保证你的所有数据都在一个HFile中，但是至少是在一个Region中。

/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

我们使用的Hbase0.2版本下，如果Hfile文件 跨越多个region，bulkload会自动地将Hfile文件split，但是对于每次retry只会将指定的Hfile文件split一次。

hbase怎么做到顺序写入

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。

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。

首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割为多个Region。

深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore

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 。

5、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。

6、HBase 官方文档说一个RegionServer被设计跑20 200个regions，数据大小约5 50Gb。但是，建议regions在100个左右。首先 ，理解一个概念『MSLAB』，即MemStore-Local Allocation Buffer。

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