【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!_hbase入门与实践

微服务和高并发：随着传统开发逐渐转向微服务架构，面向"老百姓"的应用需要处理的并发量急剧增加。在这种高并发环境下，传统关系型数据库在增删改查操作上的速度往往跟不上项目的需求。

传统开发解决高并发的策略：

• ① 将数据库中的数据定期存储到Redis中，后端查询操作直接面向Redis来执行。
• ② 构建数据库的Redis的集群化。

引入HBase的原因：当Redis的存储能力不足或主从结构过于复杂导致效率下降，Hbase成为一个优秀的选择。HBase以其【快速的读写速度】和【高吞吐量】，能够有效且快速地处理大数据的增删改查操作。

HBase特点：

• ① 高吞吐量的读写操作

• 为什么HBase有快速的读写速度(高吞吐量)？
• 写操作：

• 内存写入：所有的写操作首先被写入到MemStore中，这一操作是在内存中完成的，高效。并且对于HBase而言，只要数据写入MemStore存储区就标志着写操作已经完成，无需等待落盘。
• 数据备份：在数据刷新到磁盘之前，所有的写操作都会被记录在Hlog，即使故障，也能够恢复数据。
• 并行写操作：HBase的每个列族对应一个MemStore，能够对不同列族的数据进行并行处理。
  

• 如何理解"无需暂停写入操作以等待数据落盘"的设计理念？

• MemStore提供了一种暂存数据的方式，直至数据被刷新到磁盘上的StoreFile中。
• 通过WAL机制保证MemStore在数据未落盘时发生故障也不会导致数据丢失。
• 保障数据一定能够落盘(即使数据丢失也可以通过HLog恢复数据)，此时可以认为操作已经完成。
• 因此写入的数据得到保障后，允许系统在高吞吐量的情况下继续接受和处理新的写请求。

• 读操作：

• 读操作可以直接从内存中的MemStore或者是缓存中的BlockCache获取数据
• 使用Bloom Filter检查所需的数据是否不在StoreFile中，如果数据不在那里，能够及时终止读操作，避免了不必要的磁盘访问。
• (为什么Bloom Filter能够实现快速检查的功能？BloomFilter的算法原理。)

• ② HBase天生支持集群部署，无需进行复杂的分表或者分库操作。简化了大规模数据处理的复杂性。
• ③ HBase是列式存储

• 列式存储和行式存储的理解

1. 定义

• 列式存储是指每一列的数据存储在一起。
• 行式存储是指每一行的数据存储在一起。

2. 列式存储的优势

• 高效的数据存储&#