hbase架构设计实例，hbase架构和原理

region下所有的hfile默认存放

1、/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。

2、每一个hfile当达到一定大小的时候就会拆分成两个hfile所以一个store目录中会包含多个hfile。

3、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。

4、即HFile和region不在同一个DataNode。这种情况会在major compaction 之后得到解决。

5、这个参数默认是10，如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception。解决方案：将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。

相关问答

Q1: 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。

Q2: 在hase中数据表中行的组成是什么

但在HBase中，数据表的行组成是由多个列族组成的，每个列族下面又有许多列。列族是HBase中存储数据的最小单位，而列则是列族中的最小单位。每个列族下面可以有多个列，每个列都可以存储多个版本的数据。

Excel2010的单元格是由行标与列标组成。单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，可拆分或者合并。单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。

表是由行和列组成的，行也可以称为记录，列可以称为字段。在关系数据库模型中，二维表的列称为属性或者说是字段，二维表的行称为记录或者说是元组。

行和列分别表示“图例项”和“水平轴标签”。

具体如下：二维表定义：在关系模型中，数据结构表示为一个二维表，一个关系就是一个二维表，二维表名就是关系名。表中的第一行通常称为属性名，表中的每一个元组和属性都是不可再分的，且元组的次序是无关紧要的。

Q3: HBASE之创建表、插入值、表结构查看

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。

Q4: 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。

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。

Q5: Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

1、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。

2、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。

3、而业务维度和度量一旦发生变化，技术人员需要把整个Cube(多维立方体)重新定义并重新生成，业务人员只能在此Cube上进行多维分析，这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度，从而使所谓的BI系统成为死板的日常报表系统。

4、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。

5、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。持续学习 随着大数据领域的不断发展，Hadoop也在不断进化。持续学习新的知识和技能是保持竞争力的关键。

6、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。

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