为什么hbase速度很快-hbase为什么支持随机读写(3-7-34)

HBase本文目录一览：

• 1、HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?
• 2、hbase怎么做到顺序写入
• 3、Hbase读写原理
• 4、hbase是如何做到并发写的和随机写的
• 5、hbase的原型是什么
• 6、hbase是怎么进行读写的

HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?

总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施，但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。

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。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度。

首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。

hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。所以即使HbBase可以随机，它还是要依赖于HDFS。

hbase怎么做到顺序写入

对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割为多个Region。

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。

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。

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

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。

hbase是如何做到并发写的和随机写的

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

3、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。

hbase的原型是什么

HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。

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 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。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。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。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

hbase是怎么进行读写的

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。

HBase应用举例 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。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

MemStore 无论是对 HBase 的写入还是读取性能都至关重要，其中 flush 操作又是 MemStore 最核心的操作。