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hbase优化策略有哪些，hbase优势

IT技术优势

HBase服务高可用之路的探索这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制 。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写 ， 备集群只是为了容灾 。
在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期 ， 均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久 。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置 。
比如说Hadoop，这样的方式就是在做全局文件扫描的时候是快的，但是像Hbase做随机存储的时候是快的 ， 所以也是分场景的 。
用传统数据库系统管理空间数据,存在什么不足之处1、正确答案：（1）传统数据库系统管理的是不连续的，相关性较小的数字和字符 ， 而地理信息数据是连续的，并且具有很强的空间相关性 。
2、传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多 ， 占用的数据空间就越多，那么查询就有可能要跨数据块 。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能 。因此会带来数据库查询的瓶颈 。
3、包括具有不同相容性矩阵的，有优先队列或者没有的，能指数后退或者不能的，全局可追踪的或者不可追踪的，等等等等 。然后写一个存储管理子系统 。在这里你可以决定你的数据库的外存布局 。
4、处理大规模数据：传统的关系型数据库在处理海量数据时可能会遇到性能问题，而 New-SQL 数据库通过引入分布式架构和无需全部存储在内存的特性来解决这个问题 。
hbase是怎么进行读写的1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作 ， 比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作 。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用 。
5、通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离 。
HBase写数据的异常问题以及优化HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差 ， 另一类是数据根本写不进去 。
出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的 。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整 。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000，单位是毫秒，也即1min 。
必须在设计上保证RowKey的唯一性 。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 。
region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率 。

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