hbase压缩队列是否太小，hbase压缩格式

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淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

3、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

4、这个长尾关键词通常使用在SEO行业和网站优化。在优化标题关键词的过程中，我们可以学会利用长尾关键词优化，有效的避免竞争过大，范围太广泛的热门关键词，从而提高店铺的转化率。比如我们的宝贝为男士短袖衬衫。

5、一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。

6、上一篇文章主要介绍了HBase读性能优化的基本套路，本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能。

Q1: 深入理解HBASE(4)HFile

HFileBlock的格式会在下面介绍。在hfile中，所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中， HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，第一种类型是没有checksum；第二种是包含checksum。

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。

/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。

hbase wal 是同步的。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

hbase的hfile中的block要小的多）这样子足以读取该block到内存中，将该block进行遍历就能获取到需要的rowkey取出数据，以为这里的block只有64k这样的遍历非常迅速。这就是为什么hfile的data block要设置的如此之小的原因。

扫描过程中会检查 HFile 文件的大小是否超出 region 大小的阈值（hbase.hregion.max.filesize，未配置的话默认是 10G），如果超出阈值，会打印提示这可能会导致出现 oversplitting 的问题。

Q2: hbase如何关闭自动合并与压缩

在要卸载的子节点上，HBASE_HOME/bin目录下，执行 ./graceful_stop.sh 子节点的hostname，即可卸载子节点。该命令会自动关闭Load Balancer，然后Assigned Region，之后会将该节点关闭。

这是因为在hdfs中core-site.xml和hbase的hbase-site.xml配置的端口需要一致，而我配置得不一样。

是软件代码程序文件错乱。根据相关软件hbase公开资料查询显示，需要对软件文件进行重置以回归矫正恢复正常代码执行。软件是按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。

Q3: HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、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。

2、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。

3、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。

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