HBase存储架构HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
/hbase/.archiveHBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后 ， 会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理 。
hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。
HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器 。一般而言 ， HBase会采用HDFS作为底层数据存储 。
其中Hbase是基于HDFS ， 而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统 ， 在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储 。
hbase怎么做到顺序写入1、内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。一般来讲 ， 内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构 ， 由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表 。
2、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，大量读龋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 。
3、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 。
4、Region执行了MemStore的Flush操作，再经过JVM GC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 。为了解决因为内存碎片造成的Full-GC的现象，RegionServer引入了MSLAB（HBASE-3455） 。
5、Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列 。Table 在行的方向上分割为多个Region 。
HBASE之创建表、插入值、表结构查看1、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin ， 一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表 ， 每次可以往表里增加数据 。
2、创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族 。例如，创建一个名为student的表 ， 包含一个列族info 。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据 ， 需要指定行键、列族、列和值 。
【hbasewalobserver的简单介绍】3、全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部 ， RowKey保存为字节数组 。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储 。
4、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表 ， 这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做 。二，手写mapreduce ， 把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入 。
HBase宕机恢复-SplitWAL在0版本 HBase 实现了新的分布式事务框架 Procedure V2（HBASE-12439），使用 HLog 存储这种单机事务（DDL、Split、Move 等操作）的中间状态 。
发现有张HBase表丢失了一半数据，然后在HBase Master UI上发现Region的数量少了一半，但是随后进入HDFS目录中查看，其实Region数据是存在的，那么原因就确定了，是META表中数据丢失 ， 想要恢复数据，需要对META表进行数据修复 。
HBase 运行在 HDFS 上，HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复，同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制 。
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