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hbase性能为什么是01，hbase性能调优

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hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的 。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作 。
2、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统 。
3、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据 。
4、HBase的定位是hadoop的数据库 ， 电脑培训发现是一个典型的Nosql ， 所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的 。
5、有了HDFS（Hadoop Distributed File System）之后，确实可以满足大规模数据存储和处理的基本需求，它提供了跨机器的数据共享和数据分布式的存储能力 。
【hbase性能为什么是01，hbase性能调优】6、Hbase是一种NoSQL数据库 ， 这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言 。
Hbase读写原理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 。
Hbase数据是按列存储-每一列单独存放 。列存储的优点是数据即是索引 。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理 。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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的特点HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性 。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性 。
容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据 。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列 ， 并且可以单独对列进行各种操作 。
非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储 。
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