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hbase写流程题目，hbase简答题

IT技术流程

深入理解HBASE(4)HFile依次加载各部分的HFileBlock(load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储)：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter 。HFileBlock的格式会在下面介绍 。
混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：再来看hbase如何在hdfs上去检索一行数据 。
我们使用的Hbase0.2版本下，如果Hfile文件 跨越多个region，bulkload会自动地将Hfile文件split，但是对于每次retry只会将指定的Hfile文件split一次 。
/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 wal 是同步的 。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile 。
大数据技术Hadoop笔试题c)Yumd)Rpm 判断题 1Ganglia不仅可以进行监控 ， 也可以进行告警 。()1BlockSize是不可以修改的 。()1Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持 。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行；同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题 。
深浅拷贝的常见应用主要是数据的增删改操作 。
从数据分析师考试之笔试试题看职业要求 异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？异常值（Outlier） 是指样本中的个别值 ， 其数值明显偏离所属样本的其余观测值 。
删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术 。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化 。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本 。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩 ， 大大降低了存储数据所需能力 。
六、HBase写入流程(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分 。
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 。
HFile V2的写操作流程： 1)Append KV到 Data Block 。在每次Append之前，首先检查当前DataBlock的大小是否超过了默认的设置，如果不超出阈值 ， 写入输出流 。
该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理 。
更新被阻塞对单个节点和整个集群的影响都很大，需要关注 MemStore 的大小和 Memstore Flush Queue 的长度 。
HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂1、HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
2、以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下 ， 16个预分区Region，则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂 。
3、默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界 ， 所有 RowKey 都往这个 Region里分配 。
4、Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的 。
5、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 。

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