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hbasemob原理，hbase mongodb

IT技术hbasemob

HBase服务高可用之路的探索1、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 。
2、常见的几种非关系型数据库：（学习视频分享：redis视频教程）MongoDBMongoDB是最著名的NoSQL数据库 。它是一个面向文档的开源数据库 。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库 。它在c中 。MongoDB同样可以用作文件系统 。
3、搜狗问问 移动数据库 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的 ， 如笔记本电脑、掌上计算机等 。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的 。
关于hbase的问题,开启hbase后一会hmaster和hregionserver就没了...1、测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况，而HMaster正常 。重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后 ， 再次出现RegionServer挂掉的情况 。因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因 。
2、网络延迟 。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 ， RegionServer是HBase系统中最核心的组件 ， 主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver 。
3、使用上述解决方案后本次异常依旧存在 ， 并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉 。
4、HBase中，表会被划分为1…n个Region，被托管在RegionServer中 。
5、需要执行如下命令关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service #停止firewall systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动 关闭各个节点防火墙后 ， 重启zookeeper进程，就可以解决上述问题了 。
淘宝为什么使用HBase及如何优化的数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动 。告诉插入，大量读取 。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势 。尽量少的有数据修改 。
淘宝店铺优化方法如下：深刻认识你的店铺的淡季和旺季，学会看生意参谋中的数据 ， 一定要从中得出一些自己的想法 。淘宝经常会出活动，如果有合适的就可以参加 ， 因为这样会为你的店铺带来可观的流量 。
淘宝店优化标题指通过对淘宝商品标题和关键词进行优化设置，达到店铺商品关键词排名靠前、商品曝光率和点击率增加来提高店铺流量 ， 同时提高进店顾客的购物体验，进而提高商品转化率 。
淘宝店铺的优化方案：标题优化标题优化是很重要的 ， 做出适合的调整优化会让店铺更快速获得突破性的帮助 。
Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列 。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本 。
优化原理：HBase分别提供了单条put以及批量put的API接口，使用批量put接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入性能 。另外需要注意的是，批量put请求要么全部成功返回，要么抛出异常 。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的) 。
2、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 。
3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上 ， region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中 。
4、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size。
5、RegionServer 拆分 Region的步骤是：先将该 Region 下线 ， 然后拆分，将其子 Region 加入到 META 元信息中，再将他们加入到原本的 RegionServer 中 ， 最后汇报 Master 。执行split 的线程是 CompactSplitThread 。
Hbase扩容原理Storefile的合并 ， storefile 的数量达到阈值后，会进行合并 。
Hbase是列存储的非关系数据库 。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的 。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源 。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求 。
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的原型是google的BigTable论文，受到该论文思想的启发，目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储 。
有赞技术团队对于HBase高可用服务接口的设计，同样使用了熔断的概念 ， 只是其底层的熔断技术依赖于java微服务中的Hystrix框架 。
BloomFilter是一个列族级别的配置属性，如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRU BlockCache维护 。
hbase的原型是什么1、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” 。
2、（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型 。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能 。
3、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 。
4、hadoop是依据mapreduce的原理，用Java语言实现的分布式处理机制 。
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