hbase表split记录在zk哪里，hbase查看表中的列

HBase调优:预分区与行键设计

1、一个regionserver可以管理的region数量和列族数量与每个列族缓存的大小有关，计算公式如下：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。

2、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。rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

3、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。

ZooKeeper在HBase中的应用

HBase是一个分布式数据库，它依赖ZooKeeper来提供协调和管理功能。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它能够为HBase提供高可用性、一致性和故障恢复机制。因此，HBase必须依赖ZooKeeper来正常运行。Nacos是一个服务发现和配置管理平台，它主要用于微服务架构中的服务注册和发现。

举例来说，Zookeeper在Hadoop和HBase等大数据处理框架中发挥着关键作用。在Hadoop中，Zookeeper被用作NameNode的高可用解决方案，通过维护NameNode的状态信息，确保在NameNode发生故障时，可以快速地切换到备用节点上，保证系统的可用性。

HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统。HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。

bin/hbase zkcl即可 使用ZooKeeper四字命令 传递四个字母的字符串给ZooKeeper，ZooKeeper会返回一些有用的信息。ZooKeeper 四字命令 功能描述 conf 输出相关服务配置的详细信息。cons 列出所有连接到服务器的客户端的完全的连接 / 会话的详细信息。

因为我们是好多hbase集群共用一个zookeeper的，其中一个集群需要从hbase 0.90.2 升级到hbase 0.92上，自然，包也要更新。但是其中一台regionserver上面同时也有跑zookeeper，而zookeeper还是用hbase 0.90.2 自带的zookeeper在跑。

深入理解HBASE(4)HFile

1、依次加载各部分的HFileBlock(load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储)：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。

2、需要注意的是这里的data block已经很小了（默认是64k，不同于hdfs上的block默认为64M，hbase的hfile中的block要小的多）这样子足以读取该block到内存中，将该block进行遍历就能获取到需要的rowkey取出数据，以为这里的block只有64k这样的遍历非常迅速。

3、所以在HBase中，删除一条记录并不是修改HFile里面的内容，而是写新的文件，待HBase做合并的时候，把这些文件合并成一个HFile，用时间比较新的文件覆盖旧的文件。HBase这样做的根本原因是，HDFS不支持修改文件。

4、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。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。

5、hbase wal 是同步的。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

6、存储细节在HBase中，数据首先存储在内存的Mem Store，当达到一定阈值会写入硬盘上的StoreFile（HFile格式），确保数据的持久性。同时，HLog作为日志文件，确保数据在写入过程中的可靠性。元数据与监控HMaster作为核心管理器，监控RegionServer状态，处理数据分片和故障恢复，确保整个系统的稳定运行。

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

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。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

优化原理：HBase分别提供了单条put以及批量put的API接口，使用批量put接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入性能。另外需要注意的是，批量put请求要么全部成功返回，要么抛出异常。

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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。region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。

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。通过查找hbase：meta可以找到要更新的表每个region的startkey、endkey以及所处机器。

对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。 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。

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。 RegionServer管理了很多的Region(表)，RegionServer里面的WAL(HLog)是预写入日志，功能是防止内存中的数据没有来的及落盘时丢失。

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