hbase原理

Hbase:
基于hdfs的数据库,来源于google的一篇论文bigtable.基于HDFS实现高可用、分布式、列式存储、核心包括：
-Rowkey: 可以简单理解成mysql中的主键
-列簇，列
-时间戳
按照Rowkey字典顺序存储，基于rowkey的高效检索，同时继承hdfs的高吞吐能力。
Hbase用rowkey快速访问数据，所以rowkey的设计是hbase性能提升的关键
Hbase数据访问方式：
-通过get方式，指定rowkey获得唯一一条记录
-通过scan方式，设置startRow和stopROW参数进行范围匹配。
-全表扫描。

hbase rowkey设计原则：
-rowkey长度
rowkey快速定位过程中，rowkey数据是在内存中的，所以rowkey过长时，如果数据量又很大，会导致内存占用过多，检索变慢。
hbase本身对rowkey限制64Kb,但建议越短越好，最好16字节以内；另外colname（列簇名）对设计也尽量简单。
-rowkey唯一性
rowkey需要能够唯一标识一条记录，类似RDBMS中的主键
-rowkey散列
由于数据是按rowkey的字典顺序存储的，若rokey顺序性较强，会减弱hbase分布
式存储的特点，在大数据量时会导致
部分region过载，严重时会造成节点失
联，影响其它数据的访问。
散列的方案：
1/ hash：可以让数据均衡分布，可重构，可以使用get等方式快速访问数据。 比如你设置的rowkey组合完了做hash
2/ 加随机数：数据均衡分布，不可重构，失去get快速定位数据等能力
3/ 反转：普遍使用的三列方法，尤其是对于时间序列，手机号类似的rowkey

二级索引（待看）

设计时hbase的存储空间是需要考虑的：
比如2个G的mysql数据，由于hdfs本身机制，就成6个G。
而hbase还有副本，6个副本的话，就36G。

如遇到写入慢的问题：
1/ 检查hdfs,检查rowkey的长度等。

优势：
上亿条数据的查询很快的

使用场景：
用户画像的场景：可以用hbase也可以用ES
ES除了做ELK,日常业务状态监控，业务日志的采集分析外。
也可以做为olap的引擎。