2024年10月hbase的核心数据结构是什么（1.Hbase的数据模型是什么,通过哪些元素定义）

　　⑴hbase的核心数据结构是什么（.Hbase的数据模型是什么,通过哪些元素定义

　　⑵Hbase的数据模型是什么,通过哪些元素定义

　　⑶HBASE是列式存储，主要有表名，列族，rowkey，列，timestamp定义

　　⑷HBase数据结构是什么

　　⑸与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASEtable中的行，只有三种方式：

　　⑹ColumnFamily

　　⑺列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history，courses:math都属于courses这个列族。

　　⑻由{rowkey,columnFamily:columu,version}唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。关键字：无类型、字节码

　　⑼HBASE中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动)赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。为了避免数据存在过多版本造成的的管理(包括存贮和索引)负担，HBASE提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天。用户可以针对每个列族进行设置。

　　⑽HBase是什么为什么要使用HBase

　　⑾HBase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。为什么采用HBase？HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。就点有点类似于现在流行的Memcache，但不仅仅是简单的一个key对应一个value，你很可能需要存储多个属性的数据结构，但没有传统数据库表中那么多的关联关系，这就是所谓的松散数据。简单来说，你在HBase中的表创建的可以看做是一张很大的表，而这个表的属性可以根据需求去动态增加，在HBase中没有表与表之间关联查询。你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个columnfamilies就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功能。ApacheHBase和GoogleBigtable有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本。

　　⑿深入理解HBASE（.RegionServer-Memstore

　　⒀Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。

　　⒁HBase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

　　⒂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：

　　⒃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。但是，这将导致频繁的Flush操作，而由此带来的后果便是读性能下降以及额外的负载。

　　⒄每次的MemstoreFlush都会为每个CF创建一个HFile。频繁的Flush就会创建大量的HFile。这样HBase在检索的时候，就不得不读取大量的HFile，读性能会受很大影响。

　　⒅为预防打开过多HFile及避免读性能恶化，HBase有专门的HFile合并处理(HFilepactionProcess)。HBase会周期性的合并数个小HFile为一个大的HFile。明显的，有MemstoreFlush产生的HFile越多，集群系统就要做更多的合并操作(额外负载)。更糟糕的是：paction处理是跟集群上的其他请求并行进行的。当HBase不能够跟上paction的时候(同样有阈值设置项)，会在RS上出现“写阻塞”。像上面说到的，这是最最不希望的。

　　⒆提示：严重关切RS上pactionQueue的size。要在其引起问题前，阻止其持续增大。

　　⒇想了解更多HFile创建和合并，可参看VisualizingHBaseFlushesAndpactions。

　　⒈理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。下图展示了一张“较好”的情况：

　　⒉hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是《KeyValue,KeyValue》的形式。Concurrent表示线程安全。

　　⒊SkipList是一种高效的数据结构，之前专门写过文章，这里就不表了

　　⒋写入MemStore中的KV，被记录在kvset中。根据JVM内存的垃圾回收策略，在如下条件会触发FullGC。、内存满或者触发阈值。、内存碎片过多，造成新的分配找不到合适的内存空间。RS上服务多个Region，如果不对KV的分配空间进行控制的话，由于访问的无序性以及KV长度的不同，每个Region上的KV会无规律地分散在内存上。Region执行了MemStore的Flush操作，再经过JVMGC之后就会出现零散的内存碎片现象，而进一步数据大量写入，就会触发Full-GC。

　　⒌为了解决因为内存碎片造成的Full-GC的现象，RegionServer引入了MSLAB（HBASE-。MSLAB全称是MemStore-LocalAllocationBuffers。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FullGC问题。MSLAB的工作原理如下：、在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。、创建一个M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。、当MemStore有KeyValue加入时，maybeCloneWithAllocator(KeyValue)函数调用allocator为其查找KeyValue.getBuffer()大小的空间，若KeyValue的大小低于默认的K，会尝试在当前Chunk下查找空间，如果空间不够，MemStoreLAB重新申请新的Chunk。选中Chunk之后，会修改offset=原偏移量+KeyValue.getBuffer().length。chunk内控制每个KeyValue大小由hbase.hregion.memstore.mslab.max.allocation配置。、空间检查通过的KeyValue，会拷贝到Chunk的数据块中。此时，原KeyValue由于不再被MemStore引用，会在接下来的JVM的MinC被清理。

　　⒍MSLAB解决了因为碎片造成FullGC的问题，然而在MemStore被Flush到文件系统时，没有reference的chunk，需要GC来进行回收，因此，在更新操作频繁发生时，会造成较多的YoungGC。针对该问题，HBASE-提出了MemStoreChunkPool的解决方案，方案已经被HBase-.版本接收。它的实现思路：、创建chunk池来管理没有被引用的chunk，不再依靠JVM的GC回收。、当一个chunk没有引用时，会被放入chunk池。、chunk池设置阈值，如果超过了，则会放弃放入新的chunk到chunk池。、如果当需要新的chunk时，首先从chunk池中获取。根据patch的测试显示，配置MemStoreChunkPool之后，YGC降低了%，写性能有%的提升。如果是.以下版本的用户，可以参考HBASE-给出patch。

　　⒎怎么形象的理解Hbase数据结构

　　⒏联系：视图（view是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列和内容（即所有数据行都来自基本表，它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表，也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系区别：、视图是已经编译好的sql语句。而表不是、视图没有实际的物理记录。而表有。、表是内容，视图是窗口、表只用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时四对它进行修改，但视图只能有创建的语句来修改、表是内模式，视图是外模式、视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。、表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。、视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。

　　⒐hbase的三层结构中三层指的是哪三层

　　⒑hbase的三层结构中三层指的是：、第一层为rowKey。、第二层为列名，包括列族和列后缀。、第三层就是版本也就是时间戳，不仅支持分布式存储，还支持高效随机读写。

　　⒒hbase的核心数据结构

　　⒓hbase的核心数据结构如下：

　　⒔Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

　　⒕Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

　　⒖对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

　　⒗hbase列式数据库四维坐标是什么

　　⒘实际上，HBase是一个列族数据库，而不是真正的列式数据库。因为允许存放非结构化数据，所以HBase的数据类型只有简单的字符串类型，如果需要细分类型，需要用户自己处理。HBase的四维模型中每个元素：（行键（RowKey：最大长度为KB的任意字符串。与关系型数据库一样，行键是行的唯一标志。（列族（ColumnFamily：这是理解列族数据库的关键概念。将数据行中的字段按照某种要求分成数个小组，每个小组包含若干个字段，每个小组就是列族。列族需要预先定义，并且不能随意修改。每行具有相同的列族，但不要求每个列族都存储数据。（列限定符（Qualifier：每个列族包含多个字段，限定符用于区分不同的字段。列限定符不需要预先定义，因此每行可以有不同数量的列限定符，也可以认为列限定符就是字段。（单元（Cell：存储数据的最小单元。单元中存储的是未经解释的字符串，需要通过行键、列族、列限定符、时间戳进行定位。（版本（Version：这是HBase与其他数据库的不同之处。版本是一个位整型数，可以由系统自动生成，也可以由用户自定义。引入版本后，存储在单元中的值不再只有一个，可以通过不同的时间戳（Timestamp在同一单元中存入多个版本。

　　⒙Hbase与HDFS是什么关系

　　⒚HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT，NTFS，是一种文件格式，是底层的，HadoopHDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

　　⒛HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统。

　　Hadoop中各模块的作用：

　　HadoopHDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

　　HadoopMapReduce为HBase提供了高性能的计算能力。

　　Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

　　Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。

　　Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。