hbase写原理，hbase基本原理

为什么hbase没有更新操作

该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作。HBase集群处于安全模式，无法进行split操作。split表中存在数据，无法进行split操作。

原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

网络延迟。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，RegionServer是HBase系统中最核心的组件，主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver。

hbase在写入数据的时候出现问题，而既然能有一部分写入了，很可能是另一部分文件无法写入，换句话说就是权限问题。建议重新加载。

与关系型数据库（如MySQL，PostgreSQL等）不同，HBase并不支持标准的SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）进行操作。SQL是一种用于操作关系型数据库的标准语言，用于查询、插入、更新和修改数据。

相关问答

Q1: Hbase扩容原理

MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。 创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。

与微服务中的熔断概念类比，我们也可以把我们的主备HBase集群看做是两个独立的服务，而我们的业务方则需要依赖这一个HBase服务，对外提供自己的服务。

在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store(内存)，Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile，Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。

Q2: hbase怎么做到顺序写入

Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割为多个Region。

内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。

首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

Q3: hbase为什么随机读写好

1、Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。

2、同时，hbase还支持高效的随机读写操作，这使得它在实时数据处理场景中非常有用。再者，hbase还支持高效的数据压缩和加密。这可以帮助用户在存储大量数据时降低成本，并保护数据的隐私性。

3、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。

Q4: 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。

Q5: hbase使用面向行的存储方式

HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。

hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

HBase是一个高可靠性、高性能、面向列（column-oriented）的分布式存储系统，但它并不支持直接的面向行（row-oriented）存储。在HBase中，数据按照列族进行组织和存储，可以根据需要动态地添加新的列。

面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。

HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

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