hbase功能组件包括-hbase各功能组件及其作用(6-1-64)

HBase本文目录一览：

• 1、hbase中master的主要工作
• 2、一文详解HBase资源隔离相关的解决方案
• 3、HBase服务高可用之路的探索
• 4、hbase的主要用途是什么
• 5、hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

hbase中master的主要工作

1、管理用户对表的增、删、改、查操作：HMaster负责处理用户对HBase表的元数据操作，提供了一些基于元数据的接口，使用户可以与HBase进行交互。

2、是的，其中的Master负责DDL操作HBase集群是由一组进程组成的，进程按角色分为Master和RegionServer，其中Master负责DDL操作，比如建表、删表，而RegionServer负责DML操作，比如数据的读写操作等。

3、HMaster服务：运行在HBase集群中Master节点上的服务，主要工作包括为HRegionServer分配Region、负责HRegionServer的负载均衡、及时发现失效的HRegionServer并将其Region分配到其他节点上、处理schema更新请求以及HDFS上的垃圾回收等。

4、在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。

5、HBase中可以启动多个Master，但是Zookeeper 可以帮助选举出一个Master 作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这样可以避免Master单点失效的问题。

一文详解HBase资源隔离相关的解决方案

1、hbase-site.xml 配置文件一定不要直接从 /etc/hbase/conf 中获取，这里的配置文件是给客户端用的。

2、hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案（后面会有介绍），以更好地对慢响应有控制 力。

3、提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。

4、HBase可以存储海量的数据，并且可以根据rowkey提供快速的查询性能，是非常好的明细数据存储方案，比如电商的订单数据就可以放入HBase提供高效的查询。当然还有其他的存储引擎，比如ES适合文本搜索查询等。

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、用户通常通过访问http：//MasterHost：60010就可以通过界面查看HBase集群的相关信息。响应用户部分Admin操作请求。用户可以通过客户端执行建表、删表等操作。RS分布式管理、Region重新分配等功能。

3、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

4、可用性：HBase为了保证系统的高可用性，采用了主从复制和Region复制等多种副本机制，可以在主节点或者Region服务器宕机的情况下，快速切换到备用节点或者Region服务器，保证系统的稳定性和可用性。

5、HBase是一个分布式数据库，它依赖ZooKeeper来提供协调和管理功能。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它能够为HBase提供高可用性、一致性和故障恢复机制。因此，HBase必须依赖ZooKeeper来正常运行。

hbase的主要用途是什么

1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。

2、用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

3、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。

4、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。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、单节点和伪分布式？单节点：单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景：存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

5、Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。