hdfs不支持并发写入
1、应该是HDFS只支持单用户写，可能需要创建副本所以怕冲突吧。HDFS本来就不是适合频繁写入的文件系统，他比较适合一次写入，多次使用。目前Hadoop只支持单用户写，不支持并发多用户写。
2、HDFS不支持多个写入者同时进行操作，也不支持对文件的任意位置进行修改。实时数据处理 由于HDFS的设计特点，它可能在处理实时数据时表现出较高的延迟，因此不适合对实时性要求较高的场景。
3、解析：在HDFS的一个文件中只有一个写入者，而且写操作只能在文件末尾完成，即只能执行追加操作。目前HDFS还不支持多个用户对同一文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改。
4、hdfs不可以对一个资源同时进行读写操作。
5、（3）不支持并发写入，文件随机修改 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。仅支持数据的append（追加），不支持文件的随机修改。HDFS组成架构 NameNode(nn)：就是Master，它是一个主管，管理者。
hbase的核心数据结构是什么
1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
2、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。
3、由{rowkey， column Family：columu， version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。关键字：无类型、字节码 Time Stamp HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。
4、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
hbase是怎么进行读写的
所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。
HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。
在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
MemStore 无论是对 HBase 的写入还是读取性能都至关重要，其中 flush 操作又是 MemStore 最核心的操作。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore
1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。
2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。
3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。
4、Region是HBase数据存储和管理的基本单位。 一个表中可以包含一个或多个Region。 每个Region只能被一个RS（RegionServer）提供服务，RS可以同时服务多个Region，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
5、HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。
6、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。
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