Hbase面试题总结
一、介绍下HBase架构
--HMaster
HBase集群的主节点,负责管理和协调整个集群的操作。它处理元数据和表的分区信息,控制RegionServer的负载均衡和故障恢复。--RegionServer
HBase集群中的工作节点,负责存储和处理数据。每个RegionServer管理若干个Region,每个Region负责存储一部分表的数据。RegionServer处理读写请求,并与HDFS交互来存储和获取数据。
--ZooKeeper
HBase使用ZooKeeper来进行协调和管理。ZooKeeper负责选举HMaster节点,并存储HBase集群的元数据,以及监控和管理集群的状态。--HDFS
HBase使用HDFS作为底层的分布式文件系统,用于存储数据。HBase将数据以Region的形式存储在HDFS上,每个Region对应一个HFile。
二、HBase存储结构?
由行键、列簇、列名(列限定符)、时间戳组成一个单元格,单元格中存储着具体的数据值
三、HBase读写流程
--HBase读流程
1、当客户端请求读取数据时,首先需要根据数据的行键(row key)定位到对应的Region Server。
2、在Region Server中,HBase使用MemStore和HFile两个存储结构来存储数据。MemStore是基于内存存放的数据。HFile是磁盘中的存储文件,用于数据持久化。
3、当在MemStore中找不到所需的数据时,HBase会去HFile中查找。它通过索引文件(HFile中的Blomm Filter和Block Index)快速定位到所需的数据块,并从磁盘读取数据。
4、一旦找到数据,HBase会将其返回给客户端。--HBase写流程
1、当客户端请求写入数据时,首先需要确定数据所属的Region Server。
2、在Region Server中,数据首先会被写入到MemStore中,这是一个内存缓冲区。
3、当MemStore中的数据达到一定阈值时,MemStore中的数据会被刷新到磁盘,生成一个新的HFile并被存储到HDFS中。
4、同时,HBase会更新HBase的元数据(如Region的位置、表的结构等)。
5、当需要写入的数据量较大时,HBase还会进行数据预分区,将数据分布到不同的Region中,以实现负载均衡和并行写入。
四、HBase的一个region由哪些东西组成?
1、行键范围(start key 和 end key):每个region都有一个唯一的行键范围,用于标识该region负责存储的数据范围。
2、MemStore:每个region都有一个内存中的MemStore,用于缓存该region内的写入操作。当MemStore的大小达到一定阈值时,会将其刷新到磁盘上的HFile。
3、HFile:每个region都包含一个或多个HFile,用于持久化存储该region内的数据。HFile是HBase中的底层存储格式,以块的形式存储数据,并提供快速的读取和写入操作。
4、WAL(Write-Ahead-Log):每个region都有一个WAL,用于记录该region内的写入操作。WAL在写入操作发生时先将操作记录到日志中,然后再将数据写入MemStore。WAL的作用是保证数据的持久化和可恢复性。
5、Region Server:每个region都由一个Region Server负责管理和处理。Region Server是HBase集群中的工作节点,负责处理读写请求、维护和管理region以及与HDFS进行交互。
五、 RowKey设计原则
--长度原则
不要超过16个字节
--散列原则
如果rowkey按照时间戳的方式递增,将rowkey的高位作为散列字段,由程序随机生成,低位放时间字段,这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer
--唯一原则
HBase中数据存储的格式是Key-Value对,如果插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。
--排序原则
HBase中的数据是按照RowKey的字典顺序进行排序的,设计RowKey可以利用这个特性,将经常一起读取的数据存储到一起,提高查询效率
六、hbase中热点问题的处理方案
--热点问题
在HBase中,热点问题指的是某个或某些特定的行键(rowkey)或列族(column family)被频繁访问,导致某些RegionServer的负载过高,从而影响整个系统的性能和稳定性--处理方案
1、预分区
HBase默认创建的表只有一个Region,这可能导致所有数据都写入到这一个Region中,从而引发热点问题。通过预分区,可以在创建表时指定Region的数量,使数据在多个Region中均匀分布。、
2、RowKey设计
可以yong加盐的方式,在RowKey前加上一个随机前缀,使得原本相近的RowKey分散到不同的Region中。
3、使用缓存
HBase自带了缓存机制,可以将热点数据放入缓存中,减少磁盘I/O操作,提高访问速度。
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javaEE——Servlet
1.web开发概述 所谓web开发,指的是从网页中向后端程序发送请求,与后端程序进行交互 2.java后端开发环境搭建 web后端(javaEE)程序需要运行在服务器中的,这样前端才可以访问得到 3.服务器是什么? ①服务器就是一款软件,可以向其发送请求&#…...
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从29W降至17W!成豪华车“价格屠夫”,190ps配四驱,月销仅401
国内汽车市场,说到豪车那么德系奔驰绝对榜上有名,作为一线豪华品牌,奔驰曾经不管是口碑还是销量都非常棒,为广大车迷上市了很多经典的标杆车型,可以毫不夸张的说,曾经只要开着一辆奔驰车回村,即便是最紧凑型的A级车,也能带来很高的回头率,地位瞬间就不一样了,可是随着…...
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上海市眼病防治中心发布新书,用故事告诉孩子爱眼护眼
6月3日,在第29个全国爱眼日来临前夕,一场儿童眼健康知识科普盛宴在上海市杨浦区YOUNG剧场拉开帷幕,《眼睛逃跑计划》新书发布会暨舞台剧杨浦区专场演出举行,标志着上海首个以“儿童视力保护”为主题的科普舞台剧成功转化为纸质绘本。发布的新书。上海市眼病防治中心 供图《…...
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ChatGPT的基本原理是什么?又该如何提高其准确性?
在深入探索如何提升ChatGPT的准确性之前,让我们先来了解一下它的工作原理吧。ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型,它通过预训练和微调两个关键步骤来学习和理解自然语言。 在预训练阶段,ChatGPT会接触到大规模的文本数据集&#x…...
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动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -深度学习基础-02线性回归基础版
02线性回归基础版 主要内容 数据生成:使用线性模型 ( y X*w b ) 加上噪声生成人造数据集。数据读取:通过小批量读取数据集来实现批量梯度下降,打乱数据顺序并逐批返回特征和标签。模型参数初始化:随机初始化权重和偏置&#x…...
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代码随想录算法训练营第22天(py)| 二叉树 | 669. 修剪二叉搜索树、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树
669. 修剪二叉搜索树 力扣链接 给定一个二叉搜索树,同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[L, R]中 (R>L) 思路 如果当前节点元素小于low,递归右子树,返回符合条件的头节点 如果当前节点元…...
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网络应用层之(1)DHCPv6协议
网络应用层之(1)DHCPv6协议 Author: Once Day Date: 2024年5月26日 一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟,试图谱写一场冒险之旅,也许终点只是一场白日梦… 漫漫长路,有人对你微笑过嘛… 全系列文章可参考专栏: 通信网络技术_Once-Day的博客-C…...