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hbase需要多少台机器，hbase适用于五个场景

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HBase存储架构1、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 。
2、/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 。
3、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 。
4、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 。
5、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分布式部署多少台机器1、集群共有5台机器，主机名分别为 h0h0h0h0h05 。其中 h01 为 master，其他的为 slave 。
2、分布式存储 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 。
3、HMaster 。根据查询《大数据：HBase服务启动》得知 ， hbase启动后 ， 进程不包括HMaster 。HBase服务启动是单点启动，就是启动本机的hbase ， hbase这个脚本需要把三台机器加上，类似于hadoop中的slave 。
4、并确保副本的一致性 无论客户端的请求是直达服务端(如HBase/cassandra)，还是通过代理(如公有云上的基于gateway的访问方式)，请求路由都是分布式系统必须解决的问题 。无论是分片还是副本，本质上都是数据分布的体现 。
5、理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定 。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适 ， 也可能成为最大的问题 。
hbase启动后,进程不包括【hbase需要多少台机器，hbase适用于五个场景】，海量数据的实时检索可以考虑HBase，建议可以使用hadoop将数据构建成以查询key为键的数据集 ， 然后将key，value集合写入Hbase表中，Hbase会自动以key为键进行索引，在数十亿甚至以上的级别下，查询key的value响应时间也估计再10毫秒内 。
HBase的配置文件在conf/目录下 。在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后 ，  需要同步到集群中的其他节点上 。HBase不会自动同步 。可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步 。对于大部分配置，需要重启使之生效 。
）原因HBase进程默认触发GC的时机是当年老代内存达到90%的时候，这个百分比由 -XX：CMSInitiatingOccupancyFraction=N 这个参数来设置 。
防火墙关闭了，[root@Master~]#serviceiptablesstatusiptables：未运行防火墙 。[root@Master~]#root@Slave1~]#serviceiptablesstatusiptables：未运行防火墙 。
Docker安装Hadoop1、Docker容器是一个开源的应用容器引擎，搭建hadoop好处是提供比传统虚机更好的性能，运行更快 。
2、如果需要重新开发我的hadoop-base ，  需要下载编译过的hadoop-0安装包，放到hadoop-cluster-docker/hadoop-base/files目录内 。
3、在docker上搭建hadoop平台目的占用资源少 。根据查询相关公开资料得知想在一台电脑上搭建一个多节点的Hadoop集群，传统的方式是使用多个虚拟机 。但这种方式占用的资源比较多，一台笔记本能同时运行的虚拟机的数量是很有限的 。
4、包括虚拟化技术方案，KVM网络管理 ， DOCKER编排部署 。HADOOP大数据管理及运维实战 。等等 。要学习Linux开发，需要学习的内容很多 。只有分阶段，系统性的去学习，才能快速全面的学会Linux，最终成为实战高手 。

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