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hbase随机写与顺序写的区别，随机hash表的填入

IT技术区别

深入理解HBASE(4)HFile1、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 。
2、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 。
3、/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 。
4、因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的 ， 所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类 。
5、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 。
6、他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系 。hdfs只是一个存储空间 ， 他的完整名字是分布式文件系统 。从名字可知他的作用了 。
hbase是如何做到并发写的和随机写的1、(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 。
2、他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系 。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统 。从名字可知他的作用了 。
3、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存 ， 保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成 。
HBase写数据的异常问题以及优化1、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 。
2、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的 。
3、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 。
4、逻辑故障逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障 。
hbase怎么做到顺序写入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 。
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 。
【hbase随机写与顺序写的区别，随机hash表的填入】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 。
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读写原理1、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 。

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