hbase队列，hbase 列簇多列设计

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淘宝为什么使用HBase及如何优化的

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。

有一些专业的名词文案，不要随便用，虽然体现的很专业优秀，但是很多买家是不懂什么意思的，还不如一句“声音清晰嘹亮”来的更深入人心。当然，这里只是一个比喻。

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。

一般有两层意思，一是站内的优化，也可以说是使用者体验上的优化。二是宝贝关键词排名优化。

Q1: 六、HBase写入流程

1、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。

2、对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

3、(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。

4、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。

5、业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法：按照flume的流程：一个source ，三个channel，三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

6、使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

Q2: 一文详解HBase资源隔离相关的解决方案

1、提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。

2、Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

3、hbase的慢响应现在一般归纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制力。

4、还有日志文件名的一些输出细节，可以按需在 bin/hbase-daemon.sh 中修改。运行或关闭RS进程中间有异常，请查看相关日志输出。集群Region数疯涨，当写入存在压力时，会导致RS节点异常退出。

5、HBase可以存储海量的数据，并且可以根据rowkey提供快速的查询性能，是非常好的明细数据存储方案，比如电商的订单数据就可以放入HBase提供高效的查询。当然还有其他的存储引擎，比如ES适合文本搜索查询等。

6、关注CIM技术应用与发展，聚焦CIM核心技术与应用助力城市转型升级。2020年4月22日，飞渡科技总经理宋彬先生与大家分享“城市CIM数据治理解决方案”。

Q3: HBase服务高可用之路的探索

1、这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。

2、在HBase中，数据被分布在多个区域（region）中，每个区域都存储在一个区域服务器（region server）上。这种分布式架构使得HBase可以处理大规模的数据集，并且具有高可用性和容错性。

3、在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。

4、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。

5、当系统出现分区时，HBase可以通过副本机制来保证数据的可用性。

Q4: 非关系型数据库有哪几个

以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表.比较灵活便利。

常见的非关系型数据库有：NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase。

常见的非关系型数据库有：mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

非关系型数据库（NoSQL）是一种不依赖于关系模型的数据库，它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。

现在主流的非关系型数据库有MongoDB和CouchDB。以MongoDB为例，它是一种典型的非关系型数据库，数据以类似文档的方式进行存储，每一个文档都有对应的唯一标识和版本号。当初在传智播客培训时候就学过。

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