hbase有几个节点，hbase的构件

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国内外的Hadoop应用现状

Hadoop起源于Apache Nutch项目，始于2002年，是Apache Lucene的子项目之一。

百度现在拥有3个Hadoop集群，总规模在700台机器左右，其中有100多台新机器和600多台要淘汰的机器(它们的计算能力相当于200多台新机器)，不过其规模还在不断的增加中。

HADOOP在百度：HADOOP主要应用日志分析，同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作。节点数：10 - 500个节点。

（二）非结化数据库国内外研究现状：随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。

Hadoop现在已经广泛应用于包括 FaceBook，Twitter， Yahoo！等公司，通常情况下这些机群包括数以千计的服务器和数以万计的CPU。

学习Hadoop可以深入了解分布式计算、分布式存储等核心概念，掌握大数据处理的核心技术。同时Hadoop在实际应用中可以解决了许多复杂的问题，学习Hadoop可以培养解决问题的能力和创新思维，增强解决问题的能力。所以Hadoop是有必要学的。

Q1: hbase是如何做到并发写的和随机写的

整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

Q2: 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。

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。

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。

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。

Q3: 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。

年HBaseConf上面有一句总结：“NothingishotterthanSQL-on- Hadoop，andnowSQL- on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非常火。

用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

Hbase史上最详细原理总结_二十-CSDN博客表在行的方向上分割为多个Region； Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。

Q4: 怎么保证服务可靠性,数据一致性,以及一旦宕机数据恢复

1、重启服务器对服务器的保养有一定的作用，释放内存，缓解CPU压力。服务器运行时间长，会造成很多冗余的DLL程序，导致系统运行速度较慢。

2、如果备份因子是3而读一致性的级别是1，那么1/3的读请求可能不会返回数据。如果一致性级别被设置为约定值，1/6的读请求可能会返回空数据。简单来讲，这没有读一致性的保证，除非故障节点已经恢复。

3、备份恢复如果有定期备份服务器数据的策略，可以使用备份数据进行恢复。通常，需要将备份数据还原到服务器上，以恢复丢失的文件和数据库。这可能涉及使用备份软件或通过命令行工具执行相应的恢复操作。

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