hbase中的oom，HBASE中的region

HBase支持的数据格式有哪些?

HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。

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。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

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。

相关问答

Q1: hbase的核心数据结构

1、hbase的核心数据结构为LSM树。SM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。

2、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。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

3、综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

4、HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。

5、HBase数据结构是什么？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。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

6、稀疏：HBase是一个稀疏数据库，这意味着它可以有效地存储稀疏数据（即数据中存在大量的空值）。在HBase中，列是可选的，并且可以为每个列设置不同的时间戳。

Q2: 在hase中数据表中行的组成是什么

1、但在HBase中，数据表的行组成是由多个列族组成的，每个列族下面又有许多列。列族是HBase中存储数据的最小单位，而列则是列族中的最小单位。每个列族下面可以有多个列，每个列都可以存储多个版本的数据。

2、表是由行和列组成的，行也可以称为记录，列可以称为字段。在关系数据库模型中，二维表的列称为属性或者说是字段，二维表的行称为记录或者说是元组。

3、单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，可拆分或者合并。单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。

4、行和列分别表示“图例项”和“水平轴标签”。

5、Excel2010的单元格是由行标与列标组成。单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，可拆分或者合并。单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。

6、表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，在二维表里，元组也称为行。每列就是一个属性。

Q3: ZooKeeper在HBase中的应用

HBase是一个分布式数据库，它依赖ZooKeeper来提供协调和管理功能。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它能够为HBase提供高可用性、一致性和故障恢复机制。因此，HBase必须依赖ZooKeeper来正常运行。

HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统。

本来也是没有问题的，想想吧，系统里也只有hbase在用zookeeper。先启动zookeeper，再将hbase起来就好了HBase的安装包里面有自带zookeeper的。很多系统部署也是直接启动上面的zookeeper。

Q4: 要不要用hbase自带的zookeeper?

1、可以不使用，HBASE有自带的zookeeper。

2、因此，在HBase的架构中，ZooKeeper是一个必要的依赖项，而Nacos不能直接替代它。

3、不需要 ，hadoop集群只需要装好jdk，就能运行！spark也不用zookeeper，spark高可用依赖zookeeper，kafka必须依赖zookeeper。

4、HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统。

Q5: 如何避免HBase写入过快引起的各种问题

1、阻塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime，可以改小这个时间。hbase.hstore.flusher.count可以根据机器型号去配置，可惜这个数量不会根据写压力去动态调整，配多了，非导入数据多场景也没用，改配置还得重启。

2、每天TT会为不同的业务在hbase上建不同的表，然后往该 表上写入数据，即使我们将region的大小上限设为1GB，最大的几个业务也会达到数千个region这样的规模，可以说每一分钟都会有数次 split。

3、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。但是，这将导致频繁的Flush操作，而由此带来的后果便是读性能下降以及额外的负载。每次的Memstore Flush都会为每个CF创建一个HFile。

4、regionservers文件的修改很简洁，只要把所有的datanode主机名写入该文件即可，需要注意的是如果把hbase的master是单独安装的，那不需要将不参与数据分布的机器名写在这个配置文件里。

5、先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

6、虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。 涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力 核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。

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