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hbase客户端写入流程，hbase数据写入流程

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HBase存储架构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 。
/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 。
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 。
HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
【hbase客户端写入流程，hbase数据写入流程】以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region，则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂 。
默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界 ， 所有 RowKey 都往这个 Region里分配 。
Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的 。
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 。
可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：以上就是HBase客户端根据指定的rowkey从zookeeper开始找到对应的数据的过程 。
六、HBase写入流程1、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分 。
2、使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具 。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具 。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件 。
3、当 RegionServer crash 或者目录达到一定大?。峥?replay 模式，类似 MySQL 的 binlog 。/hbase/oldlogs当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理 。
4、该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理 。
5、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 。
6、虽然Region分裂后可以提高HBase的读写性能，但是Region分裂过程会对集群网络造成很大的压力，尤其是要分裂的Region尺寸过大、数目过多时 ， 甚至可以使整个集群瘫痪 。
如何将hbase.site.xml导入项目：在项目HBase下增加一个文件夹conf，将Hbase集群的配置文件hbase-site.xml复制到该目录 ， 然后选择项目属性在Libraries-Add Class Folder，将刚刚增加的conf目录选上 。
在工程根目录下创建conf文件夹，将$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件复制到该文件夹中 。通过右键 选择Propertie-Java Build Path-Libraries-Add Class Folder 。
在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好 。我们可以使用xmllint检查XML格式是否正确 ， 默认情况下，xmllint 重新流动并将XML打印到标准输出 。
将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法 ， 用法也很容易学习 。
hbase怎么做到顺序写入内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表 。
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，大量读龋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 。
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是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统 。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员，主要用于海量结构化数据存储 。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储 。如图所示 ， Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下 。
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 。
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