hbase的小合并慢，hbase 合并

hbase的作用

1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。

2、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

3、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

4、HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。

相关问答

Q1: hbase合并storefile的原因是什么

为了解决因为内存碎片造成的Full-GC的现象，RegionServer引入了MSLAB（HBASE-3455）。MSLAB全称是MemStore-Local Allocation Buffers。它通过预先分配连续的内存块，把零散的内存申请合并，有效改善了过多内存碎片导致的Full GC问题。

不矛盾，合并机制是为了对更新、删除后的数据进行有效管理，并释放资源；拆分是为了避免Region太大，致使Region所在节点因负载过重而宕机设定的机制。两者都是为了对大数据存储和管理进行优化而设定的机制，因此并不矛盾。

在Hbase架构中，由于底层的HDFS不支持追加，更新。

store中可以存储任意多个storefile的原因如下：HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。MemStore顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以store中可以存储任意多个storefile。

这样，HBase将不再自动合并小文件。请注意，关闭自动合并可能会导致HBase的Region数量增加，因此在进行此操作之前，请确保了解潜在的影响。关闭自动压缩：要关闭自动压缩，需要修改HBase的配置文件（hbase-site.xml）。

Q2: HBase的合并与拆分机制是否矛盾?如何理解这两个机制

问题解析：对于数据写入很快的集群，还需要特别关注一个参数：hbase.hstore.blockingStoreFiles，此参数表示如果当前hstore中文件数大于该值，系统将会强制执行compaction操作进行文件合并，合并的过程会阻塞整个hstore的写入。

HBase还引入了“协处理器”（coprocessors）这一概念，允许在HBase进程中执行用户代码。这基本上与关系型数据库中的触发和预存进程相同。目前，Cassandra还没有类似HBase协处理器的功能。

）第二种方向，由于HBase是开源的，所以可以对HBase本身机制进行完善与扩展，最终形成一个能够满足业务需要的稳定可用的HBase版本。

Q3: Hbase读写原理

1、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

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、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。

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。

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