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Hbase读写原理

1、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。

2、hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员，主要用于海量结构化数据存储。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。

3、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。

4、MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。 创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。

相关问答

Q1: 【hive-整合】hive整合phoenix及注意问题

1、Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。在查询时可以将HiveQL语句转换为 MapReduce 任务，在Hadoop层进行执行。

2、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。

3、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

Q2: Cloudera的CDH和Apache的Hadoop的区别

Apache通常理解为Apache软件基金会（也就是Apache Software Foundation，简称为ASF），是专门为运作一个开源软件项目的Apache 的团体提供支持的非盈利性组织软件基金会。

Cloudera Hadoop是Cloudera发布的Hadoop版本。由于Hadoop非常受客户欢迎，许多公司都推出了自己的Hadoop版本，一些公司也围绕Hadoop开发了产品。在Hadoop生态系统中，Cloudera是最大最著名的公司。

http：//wenku.baidu.com/link？url=x9xRWvuZuUMFKgN9McNY4DSAGXCi3dlUFMtnDE-Lg39_VeOUgUkm9L_1M4g1JID6vtVxO8jfvizkmZADdlpuEOo5ICEF_M92Eo9uB2fhmE_ 这个。

CDH是在Apache的基础上进行优化的版本。这家云计算公司发展非常强劲，大有成为下一个Redhat之势。

cloudera manager Cloudera可以简化Hadoop的安装配置过程，自动在集群节点上安装hadoop相关组件，创建用户。所有机器上一定要安装好Perl包。cloudera manager free是个免费的版本，对普通的应用也够了。

执行：cd $HADOOP_HOME/lib/native file libhadoop.so.0.0 Hadoop属于一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

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