hbase设计实例,hbase项目实战

HBase调优:预分区与行键设计

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键） + 年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键）+年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ 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。

目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。

HBase服务高可用之路的探索

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。

比如说Hadoop，这样的方式就是在做全局文件扫描的时候是快的，但是像Hbase做随机存储的时候是快的，所以也是分场景的。

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。

当系统出现分区时，HBase可以通过副本机制来保证数据的可用性。

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。

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。

3、而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

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、关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

HBase中rowkey设计有哪些注意点

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。

主键设计成：现有的主键+频度+列，即h+1+hi，但是最好将每个都格式化成定长的字符串，当你需要取前5个记录时使用过滤器取出前5条记录即可。

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。

Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

fs.defaultFs hdfs：//node1：9000 hadoop.tmp.dir file：/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。

Hadoop Distributed File System（HDFS）是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。 HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

实践和深入学习 实际操作 通过运行实际的MapReduce任务，探索Hadoop的各种功能，如数据读取、数据处理和数据存储。学习高级组件 在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。它运行在集群的普通硬件上，具有很高的容错性，通过数据复制和分布式处理来保证数据的高可用性。

Hbase表怎么设计比较合理,怎么实现多表关联查询

现在遇到这样的情况：关系型数据库里面（oracle）有全国用户的数据1千多亿； 而且存在不同的数据库里面，每个数据库里面表有50个左右。数据存放入Hbase里面，表怎么设计比较好。怎么实现hbase表里面的关联查询。

格式： create table name，column family其中 table name 为表名，创建表必须指定；column family 为列族名，创建表也必须指定。

hbase不支持多表连接。HBase没有太多复杂的多表连接，只有简单的插入、查询、删除、更新等。对于数据操作，HBase没有多表连接操作。对于存储模式，HBase基于列，关系数据库基于行。数据维护方面，HBase没有数据覆盖的操作。

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。

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。

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