hbase2元数据在哪里，hbase 元数据

HBase存储架构

1、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。

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。

3、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。

4、/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。

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。

六、HBase写入流程

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

region的定位需要哪些功能组件

springcloud五大组件为：Eureka、Ribbon、Hystrix、Zuul、Config。Eureka 一个RESTful服务，用来定位运行在AWS地区（Region）中的中间层服务。由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作服务注册服务器。

负载均衡：Region服务器可以自动进行负载均衡，确保每个Region服务器上的负载相对均衡。当某个Region服务器上的负载过高时，系统会将一部分Region迁移到其他空闲的服务器上，从而平衡负载。

火灾探测器。组成区域报警系统的组件主要有火灾探测器，因为火灾探测器能够探测火灾并及时发出报警信号，是区域报警系统中的核心组件之一。

利用 #region，可以指定在使用 Visual Studio Code 编辑器的大纲功能时可展开或折叠的代码块。 在较长的代码文件中，能够折叠或隐藏一个或多个区域会十分便利，这样，可将精力集中于当前处理的文件部分。

含义不同：Region指不同的物理区域。 如亚洲区，北美区等等。AZ指在某个特定的Region里能提供服务的区域。区域不同：Region区域较广。AZ的区域是特定的。

HBase是什么呢,都有哪些特点呢?

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。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。

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。

hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

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。

HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

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。

hbase里面有两种读操作：pread and seek+read. pread是一个函数，用于带偏移量地原子的从文件中读取数据。

hive的数据存储在哪里

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

hive是Hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。

Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统（例如，Amazon SHDFS）中。

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