hbase散列，hbase列式存储

Hbase读写原理

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、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。

3、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。

4、无Master过程中，数据读取仍照常进行。但是，无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行。

5、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

相关问答

Q1: 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。

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。

行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。

rowkey的设计主要为了方便后期的查询（条件查询语句），如果设计的合理，查询速率可以大大提升 分区的设计，主要考量的是入库HBase的速率。如果设计的不合理，会导致局部入库数据过热，严重的有可能出现入库失败的情况。

综上所述，我们的rowkey设计为ip+timestamp+port+prot 设计搞定之后，我们再考虑查询的问题。我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。

Q2: 怎样学习大数据?

怎样学习大数据如下：数据汇集 在进行大数据融合分析应用场景中，数据是最基础的保障，需要汇聚多类数据。

学习大数据的方法：关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

逻辑分析能力 做大数据工作的人，他必须知道哪些是相关的，哪个是重要的，什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务的核心需求。IT培训认为这种能力对学习大数据非常有帮助。

建立扎实的基础知识：大数据是建立在数学、统计学、计算机科学等基础知识之上的，所以要先打好基础。需要学习数据分析、统计学、编程语言等相关知识，确保对基本概念和技术有清晰的理解。

Q3: 什么是hbase中的散列和预分区

1、所以，HBase 提供了预分区功能，让用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。

2、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。

3、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。

4、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。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。

5、那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高Hbase性能。

6、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。

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