我的网站百度搜不到,软件开发的软件有哪些,wordpress 中文链接,团队拓展训练大数据开发#xff08;HBase面试真题#xff09; 1、HBase读写数据流程#xff1f;2、HBase的读写缓存#xff1f;3、在删除HBase中的一个数据的时候#xff0c;它什么时候真正的进行删除呢#xff1f;4、HBase的一个region由哪些东西组成#xff1f;5、HBase的rowkey为… 大数据开发HBase面试真题 1、HBase读写数据流程2、HBase的读写缓存3、在删除HBase中的一个数据的时候它什么时候真正的进行删除呢4、HBase的一个region由哪些东西组成5、HBase的rowkey为什么不能超过一定的长度为什么要唯一rowkey太长会影响HFile的存储6、HBase的Get和Scan的区别和联系7、HBase的预分区8、既然HBase底层数据是存储在HDFS上为什么不直接使用HDFS而还要用HBase 1、HBase读写数据流程
HBase是一个面向大规模数据集的分布式存储系统。它基于Hadoop分布式文件系统HDFS构建并提供了可靠性、高性能和高伸缩性的数据存储解决方案。
HBase的数据读写流程如下
客户端发起读写请求应用程序通过HBase客户端API向HBase集群发起读写请求。客户端与Zookeeper交互HBase客户端与Zookeeper集群进行交互以获取HBase集群的元数据信息如表的信息、区域服务器等。客户端与HMaster交互HBase客户端向HMaster发送读写请求请求涉及到的表和列族的元数据信息。HMaster分配RegionServerHMaster根据表的元数据信息将对应的RegionServer分配给客户端。客户端与RegionServer交互客户端与被分配的RegionServer进行通信发送具体的读写请求。RegionServer处理请求RegionServer接收到请求后根据HBaser表的数据分布规则Row Key定位到对应的Region。RegionServer与HDFS交互RegionServer通过HDFS访问底层的数据文件进行读取或写入操作。数据读写完成RegionServer将读取到的数据或写入的数据返回给客户端。
2、HBase的读写缓存
写缓存HBase在接收到写请求后会将数据先写入内存中的写缓存Write Ahead Log,然后再异步地将数据刷写到磁盘上的数据文件。这种机制可以提高写入性能因为内存的写入速度远快于磁盘的写入速度。 读缓存HBase再读取数据时首先会尝试从内存中读缓存BlockCache中读取数据如果缓存中没有相应的数据则需要从磁盘上的数据文件中读取。读缓存可以提高读取性能因为内存的读取速度远快于磁盘的读取速度。
3、在删除HBase中的一个数据的时候它什么时候真正的进行删除呢
在HBase中删除操作并不会立即将数据从存储中删除。实际上删除操作只是在数据的特定版本上打上一个删除标记标记该数据已经被删除。这是因为HBase使用LSM存储结构。 当执行删除操作时HBase会创建一个新的版本并将该版本的数据标记为删除。之后HBase会在后续的Major Compaction主要合并或Minor Compaction次要合并过程中才会真正将带有删除标记的数据从存储中清除。 Major Compaction是指HBase将所有的HFile文件进行合并以减少存储空间的占用并清理已标记为删除的数据。Major Compaction通常由系统自动触发但也可以手动执行。 Minor Compaction是指HBase将相邻的小文件进行合并以减少文件数量和提高读取性能。Minor Compaction也会清理已标记为删除的数据。
4、HBase的一个region由哪些东西组成
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。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。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。WALWrite-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。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。
5、HBase的rowkey为什么不能超过一定的长度为什么要唯一rowkey太长会影响HFile的存储
是的HBase的rowkey不能超过一定的长度是为了保证HBase的性能和存储效率。当rowkey过长时会导致HBase在存储数据时需要占用更多的存储空间同时也会增加数据的读取和检索的时间。 HBase的存储结构是基于HFile的HFile使用了类似B树的索引结构来组织数据。当rowkey过长时HFile中的索引节点需要占用更多的存储空间从而导致HFile文件变大进而影响了存储性能。 此外rowkey的唯一性是HBase中数据的检索和存储的重要依据。HBase使用rowkey来进行数据的分布和定位保证了数据在分布式环境下的高效读写和检索。如果rowkey不唯一可能会导致数据覆盖或重复存储的问题。
6、HBase的Get和Scan的区别和联系
HBase的Get和Scan是两种不同的读取数据的方式。 Get操作是通过指定行键rowkey来获取单个数据行的详细信息。通过Get操作可以获取到指定行键对应的完整数据行包括所有的行族和列的数据。Get操作适用于需要获取指定行的详细信息的场景。 Scan操作是通过指定起始行键和终止行键来获取一系列数据行的信息。通过Scan操作可以按照指定的范围获取多个数据行范围可以是某个列族的所有数据也可以是某个列族下某些列的数据。Scan操作适用于需要按照范围获取多个数据行的场景。
7、HBase的预分区
HBase的预分区是将HBase的表按照指定的规则提前进行分区划分以便在数据插入时自动将数据分散到不同的Region Server上。这样可以提高数据的负载均衡和查询性能。 预分区可以通过在创建表时指定预分区键来实现。预分区键可以是任意的字节数组通常是根据数据的特点和访问模式来选择的。 预分区的好处是可以保证数据均匀分布在集群的不同Region Server上避免数据倾斜问题。此外预分区还可以提高查询的并行性因为查询可以同时在多个Region Server上进行。 预分区的规则可以是基于哈希值也可以是基于范围。基于哈希值的预分区可以确保数据均匀分布但可能导致某些特定查询需要跨多个Region Server进行。基于范围的预分区可以根据数据的顺序进行分区可以提高某些特定查询的性能。
8、既然HBase底层数据是存储在HDFS上为什么不直接使用HDFS而还要用HBase
首先HDFS是一个分布式文件系统主要用于存储大规模数据文件。它具有高容错性、高吞吐量和拓展性好等特点适用于顺序读写大文件。但是HDFS并不适用进行随机读写操作因为它对小文件的支持不够高效。 相比之下HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据块。它在HDFS上建立了一层抽象提供了快速的随机读写能力。HBase的设计目标是支持高并发、低延迟的在线数据访问适用于实时的数据查询和更新。另外HBase还提供了强一致性的数据模型和灵活的数据模式可以根据需求动态地添加和删除列。
