HBase服务高可用之路的探索
1、这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。
2、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。
3、可用性：HBase为了保证系统的高可用性，采用了主从复制和Region复制等多种副本机制，可以在主节点或者Region服务器宕机的情况下，快速切换到备用节点或者Region服务器，保证系统的稳定性和可用性。
Hbase读写原理
1、HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。
2、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。
3、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。
4、无Master过程中，数据读取仍照常进行。但是，无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行。
HMaster高可用是通过哪个组件完成的
通过Hbase完成的。主要有三个重要的职责：负责响应用户页面请求。用户通常通过访问http：//MasterHost：60010就可以通过界面查看HBase集群的相关信息。响应用户部分Admin操作请求。用户可以通过客户端执行建表、删表等操作。
所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。 在Hbase的conf目录下新建backup-masters文件，vim加入备份Master，比如slave01，slave0在把文件分发到各个slave里，然后再启动hbase 就能实现HMaster的高可用了。
这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。
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