HBASE学习（一）

HBase集群架构与读写优化：理解核心机制与性能提升-CSDN博客

1.FLUSH对hbase的影响

2. HLog和memstore的区别

hlog中存储的是操作记录，比如写、删除。而memstor中存储的是写入的表数据

HBASE的主和从分别称为HMaster和RegionServer。其数据结构和表（表中又分为行和列）。支持实时读写。（如何实现的？？）

HDFS的主和从分别称为NameNode和DataNode。其数据结构为hfile文件，无表的概念。不支持实时读写，用于批处理和高吞吐量的读写

HDFS 是 Hadoop 的分布式存储系统，提供高吞吐量的数据访问。
特点：
1. 数据以文件块（block）的形式分布在多个 DataNode 上。
2. 支持数据冗余和容错，默认情况下每个文件块有 3 个副本（所以是HDFS机制实现了数据备份）。
3. 主从架构：NameNode 负责元数据管理，DataNode 负责实际的数据存储。
与 HBase 的关系：
- HBase 依赖 HDFS 存储数据和元数据（如表的 Region 数据、WAL 日志等）。
- HDFS 提供了可靠的存储基础，但不支持实时随机读写，这是 HBase 的补充功能。

HBase 是一个基于 HDFS 的分布式 NoSQL 数据库，专为海量数据的实时随机读写设计。
特点：
1. 数据按行存储，基于键值对。
2. 支持超大规模表（行数和列数可以达到数十亿级）。
3. 提供高性能的随机读写操作。
依赖组件：
1. HDFS：用于持久化存储表数据和 WAL（Write-Ahead Log）日志。
2. ZooKeeper：用于集群管理、故障恢复、元数据存储和分布式协调。
HBase 的补充功能：
- 提供高性能的随机读写，而 HDFS 主要用于批处理和高吞吐量的读写。

2. NameNode 和 HMaster是否等价

NameNode 和 HMaster 不等价，它们是分布式系统中两个独立的组件：

对比NameNode 和 HMaster

3.hdfs不支持实时读写，hbase如何做到可以支持实时读写

读写流程的优化

写流程（先写入内存，存储到一定量后才写入hfile）：
1. 数据写入 WAL（顺序写 HDFS）。
2. 数据写入 MemStore（内存操作，低延迟）。
3. 数据刷入 HDFS（按照rowkey顺序写 HFile,提升了使得后续的读速度）。
读流程：
1. 查询数据时，优先从 MemStore 或 BlockCache（经常读取的数据会存储在BlockCache中）中读取。
2. 如果数据不在内存中，则从 HFile（HDFS）中加载。
3. 查询结果可以缓存到 BlockCache 中，加速后续访问。

总结原因就是：1.添加了内存作为中间缓冲区；2.数据按照rowkey顺序写入hfile

1.zookeeper在HBASE 中的作用时什么？

记录HBase 集群的运行状态：
- 活跃的 HMaster 和备份 HMaster 的状态。
- 活跃的 RegionServer 列表。
记录表和 Region 的元数据的位置：
- hbase:meta 表的位置（hbase:meta 是存储表和 Region 元数据的特殊表）。
- 某些分布式锁和协调信息，例如 Region 的迁移状态。
故障恢复和选主：
- 在 HMaster 故障时，ZooKeeper 会负责进行新主节点的选举。

2.读写数据时，为什么要从zookeeper中获取hbase的元数据，hbase的元数据时存储在zookeeper中吗？

HBASE的元数据存储的HDFS中，但是元数据在HDFS中的存储位置却存储在zookeeper中，所以想访问元数据时，首先需要访问zookeeper。

同时，HMaster 会将表和 Region 的元数据加载到内存中以加速操作，但这些信息的持久化存储在 HDFS 和 ZooKeeper 中。