hbase读流程与优化，hbase读写流程

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

3、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概念视图和物理视图的关系

Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求。

答案： HBase本身不能直接画实体关系图，但可以借助第三方工具进行绘制。解析：HBase是一个开源的非关系型数据库，与传统的关系型数据库不同，它采用列族存储结构，数据以键值对（key-value）形式存储。

MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念Map和Reduce，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

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。

HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。

Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现，Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS。

如何加快hbase读取数据的效率

1、三个层面：HDFS： 参数调优、备份数、硬件性能、网络性能等等 HBase： 数据表的设计：如rowkey的设计，参数调优等。MapReduce： 用户自己的程序的设计、实现的好坏等等。以上都可能影响到查询效率。

2、其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长， 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而 下降。

3、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。

4、从根本上讲，hbase是列式数据库，不是以行为连续存储的，二是以列为连续存储的。因此对列可以将从磁盘上连续地读取所有记录的某一列。

5、例如，如果你需要分析用户的年龄分布，你只需要读取“年龄”这一列的数据，而不是每个用户的所有信息。这大大提高了读取效率，降低了I/O成本。

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。

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。

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。

他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

HBase服务高可用之路的探索

1、这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。

2、可用性：HBase为了保证系统的高可用性，采用了主从复制和Region复制等多种副本机制，可以在主节点或者Region服务器宕机的情况下，快速切换到备用节点或者Region服务器，保证系统的稳定性和可用性。

3、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。

4、在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。

5、在HBase中，数据被分布在多个区域（region）中，每个区域都存储在一个区域服务器（region server）上。这种分布式架构使得HBase可以处理大规模的数据集，并且具有高可用性和容错性。

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