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hbase时间戳删除数据，解释下hbase中时间戳的概念?

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六、HBase写入流程整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region 。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region 。
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 。
首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的 。Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互 。
该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理 。
hbase是怎么进行读写的所以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 。
hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存 。hbase为了保证随机读取的性能 ， 所以hfile里面的rowkey是有序的 。
HBase将数据分布在多台服务器上 ， 通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求 。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储 ， 支持快速的随机读写操作 。
Hbase读写原理所以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 。
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 。
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 。
无Master过程中，数据读取仍照常进行 。但是，无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行 。
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 。
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