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hbase采用了什么样的数据结构?

综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

hbase的核心数据结构为LSM树。SM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。

HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问。它支持高并发的读写操作，并且能够在毫秒级别响应查询请求。此外，HBase还支持数据的批量处理和并行计算，可以在大规模数据集上进行高效的数据分析和处理。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。

1、HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

2、以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region，则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂。

3、默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。

4、Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的。

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。

实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档(如 https：//)。

（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

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