hbase缓存ttl失效，hbase做缓存

hbase怎么做到顺序写入

1、HFile生成阶段：运行一个MapReduce任务，map需要自己实现，将HDFS文件中的数据读取出来组装一个复合KV，其中Key是rowkey，Value可以是KeyValue对象、Put对象甚至Delete对象；reduce由HBase负责，他会根据表信息配置一个全局有序的partitioner，将partitioner文件上传到HDFS集群，设置reduce task个数为目标表的Region个数。

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。例如，我们可以创建一个Put对象，指定行键，然后添加需要写入的列族、列限定符和值，最后通过Table对象的put方法将其写入HBase。

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分区

HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true)，HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。表在进行 split 的时候，会耗费很多的资源，有大量的 io 操作，频繁的分区对 HBase 的性能有很大的影响。

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。split表中存在多个region，无法进行split操作。split表中存在大量数据，无法进行split操作。

个人理解，hbase中的预分区，是为了防止要插入的数据的rowkey设计不太合理导致，数据热写（集中写到某一台或者几台机器上）给服务器造成太大压力以及更严重后果，所以在建表的时候，根据已知的rowkey规则创建出来部分预分区以防止在热写过程中频繁的split等。

这个需要根据具体的业务场景来做判断 rowkey的设计主要为了方便后期的查询（条件查询语句），如果设计的合理，查询速率可以大大提升 分区的设计，主要考量的是入库HBase的速率。如果设计的不合理，会导致局部入库数据过热，严重的有可能出现入库失败的情况。当然，分区如果设计的合理，查询速率也会提升。

hbase swap分区使用率根据相应信息分析系统状况的需要。在系统维护的过程中，随时可能有需要查看CPU使用率，并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中，可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。

Redis百亿级Key存储设计方案

1、Codis的架构设计巧妙，采用两层架构：proxy层作为路由和分片管理器，负责将请求透明地映射到存储层的实例。通过slot和group机制，结合CRC32算法，确保数据的均衡分布。对于数据安全，Codisproxy的核心在于路由映射，确保请求能够准确地分发到各个实例。

2、Redis是一种存储key-value的内存型数据库，它的key都是字符串类型，value支持存储5种类型的数据：String（字符串类型）、List（列表类型）、Hash（哈希表类型、即key-value类型）、Set（无序集合类型，元素不可重复）、Zset（有序集合类型，元素不可重复）。

3、总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。

4、方案Redis官方集群方案 Redis ClusterRedis Cluster是一种服务器Sharding技术，0版本开始正式提供。Redis Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类似前面讲的pre sharding思路。对于每个进入Redis的键值对，根据key进行散列，分配到这16384个slot中的某一个中。

5、标签： redis 缓存 主从 哨兵 集群 本文简单的介绍redis三种模式在linux的安装部署和数据存储的总结，希望可以相互交流相互提升。

HBase的数据版本的确界以及TTL

1、数据的确界 在HBase当中，我们可以为数据设置上界和下界，其实就是定义数据的历史版本保留多少个，通过自定义历史版本保存的数量，我们可以实现数据多个历史版本的数据查询 版本的下界 默认的版本下界是0，即禁用。

2、可以访问以下网站查看hbase服务状态及master等等信息，http。//retailvm1d。nam。nsroot。net。

3、HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。字节数组类型（byte[]）：字节数组是HBase中的基本数据类型，可以用于存储任何类型的数据。

4、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。

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