hbase列能存储多大的数据，hbase列存储理解

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HBase性能优化-Rowkey&列族设计

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。

Q1: Hbase知识点总结?

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术。

数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。

HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。

Q2: hbase为什么可以海量

Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

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。

hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。

因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。NoSQL 互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

Q3: HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂

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。

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。

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。

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。

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。

可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：以上就是HBase客户端根据指定的rowkey从zookeeper开始找到对应的数据的过程。

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