hbase update性能-hbase反应很慢(6-18-39)

HBase本文目录一览：

• 1、淘宝为什么使用HBase及如何优化的
• 2、用mybatis+phoenix+hbase时,执行sql时为什么会变慢
• 3、HBase和oracle,Hadoop的区别?
• 4、Hbase为什么入库越来越慢
• 5、hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
• 6、Hbase读写原理

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。

对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

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一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。

用mybatis+phoenix+hbase时,执行sql时为什么会变慢

虽然HBase本身不支持SQL，但是可以通过一些工具或框架（如Phoenix，Presto等）在HBase上执行类SQL查询。例如，Phoenix是一个HBase上的SQL skin，它允许你使用SQL语法进行查询，同时底层数据仍然存储在HBase中。

静态 SQL 语句的编译是在应用程序运行前进行的，编译的结果会存储在数据库内部。而后程序运行时，数据库将直接执行编译好的 SQL 语句，降低运行时的开销。静态SQL在编译时已经确定了引用的表和列。

不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。项目实战训练。

HBase和oracle,Hadoop的区别?

倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制。

与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。

主要是方向的差异。关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。

Hbase为什么入库越来越慢

配置方面遵守一下原则（不同版本的HBASE配置有差异，具体配置我不贴了，LZ（根据自己HBASE版本）参照官方文档）memstore大小、数量可以增加。

读取源数据，一行一行读，读到之后根据数据put中add对应的行键，列族，value 然后put对象在放入一个put的list中。当list的大小超过5000，然后htable会将这个put的list的数据commit到集群中。

X 不在本文章的范围内，因为线上的Hbase没有这个版本，作为同龄的小伙伴们是知道 大猪佩琪 不会去线上安装这样一个版本来演示。说实话，这样子使用Hbase来写操作其实是最多人的，之前也包括我们在内。

这种情况有网络延迟、查询参数设置不当。网络延迟：如果HBase集群跨越多个节点，网络连接较慢，那么Scanner.next方法会变慢。解决这个问题的方法包括优化网络连接、减少跨节点请求次数或者增加等待超时时间。

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。 可以考虑Spark计算，Spark是基于共现内存RDD的系统，比Hadoop更快，时候迭代式计算，例如数据挖掘，机器学习算法等。

Hadoop有版本控制，比如一个网页，存三个版本，最新，上个版本，旧的版本。以前的数据只是标注删除。并不删除。更新会增加一个版本，旧的版本不会删除。

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

Hbase读写原理

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

3、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。

4、hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowkey的有序性，所以不能将数据立刻写入到hfile中，而是将每个变更操作保存在内存中，也就是metastore中。

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。