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 。
Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作 。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用 。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库 。
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 。
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 。
Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分； Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中 。
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 。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的 。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
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 。
列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符 。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易 。
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 。
停止服务要不要删除zookeeper中注册的信息虽然后来证明zookeeper只要启动了 ， 哪怕jar包删除也不会影响到正在跑的zk进程，但是这样的不规范带来的风险，实在是没有必要 。
ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件 ， 提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法 。
在zookeeper中注册的节点是临时节点，当服务器宕机下线的时候，zookeeper会把这个节点删除掉 ， 这样才会产生事件，客户端（hadoop）才能监听到，然后hadoop将Standby NameNode转换为Active NameNode 。
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