hbaseshell根据时间戳查询，hbase根据时间范围查询数据

Hbase读写原理

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数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。这两类问题的切入点也不尽相同，如下图所示： 优化原理：数据写入流程可以理解为一次顺序写WAL+一次写缓存，通常情况下写缓存延迟很低，因此提升写性能就只能从WAL入手。

3、HBase为了方便按照RowKey进行检索，要求HFile中数据都按照RowKey进行排序，Memstore数据在flush为HFile之前会进行一次排序 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、在HBase这类LSM（Log-Structured Merge Tree）系统结构下，这种机制比较容易理解。在HBase中，一旦数据文件写入磁盘，就不允许原地修改，如果需要更新或删除数据，会追加写入新文件。因此，实现某个表的快照只需要为表中的所有文件创建引用（指针），同时创建新文件写入新的数据即可。

5、由于hbase服务是单点的，即宕机一台，则该台机器所服务的数据在恢复前是无法读写的。宕机恢复速度决定了我们服务的可用率。为此主要做了几点优 化。

相关问答

Q1: 数据删除理解

TTL过期数据的清理机制非实时性：TTL（Time-To-Live）设置的数据在过期后不会立即被删除，而是等待Compaction过程触发清理。原因：实时删除会显著增加系统负载，影响读写性能。Minor Compaction清理：操作：自动选择包含过期数据的HFile进行合并。

从字面理解，清除指的是将文件记录的内容清空，使之消失不可见；而删除指的是将记录数据的这个文件删掉。在计算机系统中，文件被删除后并非真正在硬盘磁道上消失，而只是被系统打上了一个标记，使之在视窗系统中不可见，通过软件手段还是可以恢复的。

数据删除：数据删除通常是指操作系统或文件系统层面上的操作，它仅仅是将数据在磁盘上的索引或标记删除，使得这些数据在文件系统中不可见。但实际上，数据本身仍然存储在磁盘的磁道上，只是不再被文件系统所引用。因此，通过特定的数据恢复软件，仍有可能恢复被删除的数据。

Q2: 调度工具(ETL+任务流)

总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。

ETL任务负责定义数据抽取、转换和加载规则，ETL任务调度，简称ETL调度，用于管理ETL任务的运行，包括启动时间、周期和触发条件，确保数据传输转换操作顺利进行。ETL调度分为简单定时调度和工作流调度。定时调度按时间属性周期性运行ETL任务，适用于固定时间点执行的任务，如每日或每月特定时间启动任务。

Quartz：这是一个开源的作业调度框架，功能强大且灵活。它可以基于时间表达式精确调度任务，支持多种作业触发方式，如定时、间隔等。能方便地集成到各种Java应用中，配置简单直观，对于简单到复杂的ETL任务调度需求都能很好满足。

Azkaban：由LinkedIn开源的批量工作流任务调度器，支持定义任务依赖关系并提供web界面管理。相较于Oozie，Azkaban的用户界面友好，易于上手，但安全性及任务失败恢复机制相对Oozie有所欠缺。

ETL工具的功能之九： 血统分析和影响分析 ETL工具应具备读取元数据的能力，分析数据流由不同转换组成的血统关系。血统分析和影响分析能追踪数据变化历史，理解数据流中的影响路径。ETL工具的功能之十： 日志和审计 ETL工具应提供日志记录和审计功能，确保数据转换操作的准确性和可靠性。

Q3: 如何优雅的理解HBase和BigTable

HBase是Google BigTable的开源实现，二者均为稀疏、分布式、持久化、多维有序的map数据模型，适用于大规模结构化与半结构化数据存储场景，与关系型数据库（RDBMS）形成互补。

技术起源与架构基础HBase源于Google论文《Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》，是Bigtable的开源实现。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。

Q4: 大数据必问面试题(HBASE)3

1、访问ZooKeeper：Client首先访问ZooKeeper，获取meta表的位置信息，即meta表所在的HRegionServer。读取Meta表：Client根据获取到的HRegionServer的IP地址，访问该HRegionServer并读取meta表，从而获取到表的元数据。

2、告诉我们大数据和Hadoop如何相互关联。 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

3、选择题答案：c解析：NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问；Jobtracker负责资源管理和作业调度；Datanode负责HDFS数据存储；secondaryNameNode辅助NameNode工作，如合并编辑日志等；tasktracker负责执行任务。

4、因此，Hive可以看作是Hadoop的一个高级封装，使得用户能够更加方便地进行大数据处理和分析。 Zookeeper在HBase中的作用是什么？ 答案： Zookeeper在HBase中主要用来保证HBase Master的高可用性。HBase Master负责协调和管理HBase集群中的RegionServer，以及处理集群中的元数据。

5、某视频监控安防公司大数据研究院技术面考察内容：Hadoop/HBase原理（RowKey设计、分区策略）、Spark Streaming并发度、Kafka副本分布。问题回答情况：部分原理性问题回答不清晰（如Kafka副本分布机制）。结果：等待通知，后因已获其他offer放弃。

6、春招后台/大数据相关个人面经总结腾讯提前批一面大数据处理技术：需清晰阐述流处理(如 storm、flink、spark streaming)和批处理(如 hadoop mapreduce、spark)的区别与联系，包括处理模式、实时性、适用场景等。项目相关：要详细说明项目背景、个人职责和收获，突出在项目中解决的关键问题和取得的成果。

Q5: 日志平台的一点思考

1、其他居住调整想法：想过把目前的房子卖了，换到离父母近一点的小区，但看一眼那片区域的格局和房型，就感到“城区压力”，交通拥堵、人群拥挤、噪音大，内心压抑，因此放弃此想法。

2、这篇日志记录了老师与一名因和妈妈频繁吵架而苦恼的学生之间的对话，展现了老师对学生的安慰、引导以及由此引发的对如何当好家长的思考。具体内容如下：事件背景：2007年3月29日下午，老师上完两节课后回办公室改作业并与同事闲聊，准备回家时，班上一名学生红着脸来找老师聊天。

3、高中语文研修日志 篇1 自从进入网络研修这个平台，课外就多了一个学习地方，感觉生活更加充实。研修学习既提升了自己的基本素养和综合能力，又为个人今后的发展起到了积极的促进作用。

4、精神病院护工日志12——最底层人的恶，反思与观察 在精神病院担任护工的第十二天，我深刻体会到了这份职业的艰辛与复杂。这份职业，无疑位于社会的最底层，它要求我们24小时不离病人，照顾他们的吃喝拉撒睡，面对的是无法言语、思想沟通的患者，以及他们时常失控的行为。

5、通过对专家引领性课程的学习，让我更加明确了学习目标，这对于从事一线教学老师来说无疑是一个福音。通过一系列系统的讲授与学习，我作为学习者的角度来说，觉得这样的培训方式与内容更易于接受，更加能集中一点加以突破，达到研修和目的和效果。

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