hbase查询参数优化，hbase优化方法

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、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。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

2、HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

3、优化原理：HBase分别提供了单条put以及批量put的API接口，使用批量put接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入性能。另外需要注意的是，批量put请求要么全部成功返回，要么抛出异常。

4、LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而下降。region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。

5、淘宝店铺在运营的过程中经常涉及到优化宝贝，如何优化宝贝将决定提升宝贝转化率的关键之一。

相关问答

Q1: hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

1、首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。另一方面，HIVE原理上只是基本的SQL转义，换句话说，当你云计算规模上去后，HIVE优化的本质就是让你优化SQL，而不是HIVE多强。

2、运维效率低：Hive/HBase/Kylin基于Hadoop，Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障问题，即Hadoop体系中任何一个组件出现问题，都可能引起整个系统的不可用。使用传统的数仓对运维的要求非常高。

3、这个机制不一样。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。

4、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。

Q2: hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。

2、深入了解 HBase：NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase，这个强大的分布式 NoSQL 数据库，凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能，成为数据处理领域的热门选择。它巧妙地将数据存储在 HDFS 上，实现了与传统数据库的不同之处。

3、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

Q3: 为了在hbase中确定一个单元格需要几个参数

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)。通常来说，通过行键，值来筛选数据的应用场景较多。

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。

HBase的逻辑结构中，每一条数据都要有rowkey，通过rowkey可以查询行键。访问HBase中的数据有三种方式：通过单一行键访问，通过一组行键访问，或者通过行和列交汇形成的单元格访问。每个单元格都保存着一个数据的多个版本，版本通过时间戳来区别。数据都以二进制形式存储，没有数据类型的区别。

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 官方文档说一个RegionServer被设计跑20 200个regions，数据大小约5 50Gb。但是，建议regions在100个左右。首先 ，理解一个概念『MSLAB』，即MemStore-Local Allocation Buffer。

而Column Family的提出就是为了在上面两种方案中做一个折中。HBase中将一个Column Family中的列存在一起，而不同Column Family的数据则分开。

Q4: hbase是怎么进行读写的

1、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。

2、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。

3、一般地：HBase集群由一个专门的账号用来管理HBase数据，该账号拥有HBase集群的所有表的最高权限， 同时可以读写HBase root目录下的所有文件，假设这个账号为：hbase_srv 权限设置 通过MapReduce任务生成HFile，HFile文件的owner为u_mapreduce。 u_load需要HFile文件以及目录的读、写权限。

4、以及 RegionServer的服务器地址。HBase应用举例 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。

5、client整个HBase集群的访问入口；使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信；client与HMaster进行通信进行管理表的操作；client与HRegionServer进行数据读写类操作；包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问。

6、高性能 HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问。它支持高并发的读写操作，并且能够在毫秒级别响应查询请求。此外，HBase还支持数据的批量处理和并行计算，可以在大规模数据集上进行高效的数据分析和处理。

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