HBase的读写流程以及优化方法

hbase中行键列键时间戳的概念？

行键可以是任意字符串，在Hbase内部，行键保存为字节数组。存储时，数据按照行键的字典序排序存储。

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列族:一个Hbase表被分组成许多“列族”的集合，它是基本的访问控制单元。

时间戳:每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引。时间戳一般是64位整型，可以由用户自己赋值，也可以由Hbase在数据写入时自动赋值。

HBase怎么实现海量数据的毫秒级查询？

Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。

数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库分区表类似。但比关系数据库分区、分库易用。这一点在数据访问上，HBase对用户是透明的。

hbase查询原理？

1、存储引擎

HBase是Google的BigTable的开源实现，底层存储引擎是基于LSM-Tree数据结构设计的。写入数据时会先写WAL日志，再将数据写到写缓存MemStore中，等写缓存达到一定规模后或满足其他触发条件才会flush刷写到磁盘，这样就将磁盘随机写变成了顺序写，提高了写性能。每一次刷写磁盘都会生成新的HFile文件

2、数据模型

关于HBase的数据模型，和关系型数据类似，包括命名空间（namespace）、表、行、列、列族、列限定符、单元格（cell）、时间戳等，具体概念比较好理解就不多解释了。而HBase在实际存储数据的时候是以有序KV的形式组织的。

3、列族式存储

HBase并不是行式存储，也不是完全的列式存储，而是面向列族的列族式存储。前面也提到了，HBase的每一列数据在底层都是以 KV 形式存储的，而针对一行数据，同一列族的不同列的数据是顺序相邻存放的，这种模式实际上是行式存储；而如果一个列族下只有一个列的话，就是一种列式存储。因此我们可以说HBase是一种列族式存储。

4、关于索引

默认情况下HBase只对rowkey做了单列索引，所以HBase能通过rowkey进行高效的单点查询及小范围扫描。HBase索引还是比较单一的，通过非rowkey列查询性能比较低，除非对非Rowkey列做二级索引，否则不建议根据非rowkey列做查询。

到此，以上就是小编对于hbase读写过程的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。

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