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hbase查询日志分析

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Mass 日志 elasticsearch进行数据存储和hbase哪个更好hbase面向列 ， 非常适合添加字段！在hbasesite.xml文件中 ， 配置项hbase 。rootdir默认为“/hbase”，这是hdfs中hbase的存储根路径，Es适合搜索和分析小规模数据，速度比hbase快 。
【hbase查询日志分析】
1、淘宝为什么使用HBase及如何优化的1前言hbase是从hadoop中分离出来的apache顶级开源项目 。因为它用java实现了google的bigtable系统的大部分功能，所以在数据快速增加的今天非常受欢迎 。对于淘宝来说 ， 随着市场规模的扩大，产品和技术的发展，业务数据量越来越大，海量数据的高效插入和读取变得越来越重要 。因为淘宝拥有或许是国内最大的单个hadoop集群(天梯)，对hadoop产品有着深入的了解，自然希望用hbase来做这样的海量数据读写服务 。

2为什么要用hbase？2011年之前 ， 淘宝所有的后台持久化存储基本都是在mysql上进行的(不排除少量的Oracle/BDB/Tail/MongDB等 。).mysql因为开源和良好的生态系统，有子数据库、子表等多种解决方案，所以长期以来满足了淘宝大量商家的需求 。但是，由于业务的多元化发展，越来越多的业务系统的要求开始发生变化 。

2、HBase写数据的异常问题以及优化本文讲的是如何诊断HBase写数据异常问题，优化写性能 。与读取相比，HBase中写入数据的过程非常简单:先将数据写入HLog，再写入对应的缓存Memstore 。当Memstore中的数据大小达到一定阈值(128M)时，系统会将Memstore中的数据异步刷新到HDFS，形成一个小文件 。HBase数据写入通常会遇到两种问题，一种是写入性能差，另一种是根本无法写入数据 。

WAL需要同步写吗？优化原理:数据写入过程可以理解为一个顺序写入墙 一个写缓存 。通常，写缓存延迟非常低，因此提高写性能的唯一方法是从WAL开始 。WAL机制一方面是为了保证即使写缓存丢失也能恢复数据 ， 另一方面是为了集群之间的异步复制 。默认的WAL机制是打开的，WAL是使用同步机制编写的 。

3、HBase探索篇_单节点多RegionServer部署与性能测试上图是HBase的存储架构图 。从上图可以看出，客户端通过Zookeeper找到HMaster，然后与特定的Hregionserver进行通信，读写数据 。具体到物理实现，具体包括以下几点:首先需要知道HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用 。在hbasesite.xml文件中，配置项hbase 。rootdir默认为“/hbase”，这是hdfs中hbase的存储根路径 。

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