hbase的核心数据结构是什么
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。
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。
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。
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是一种NoSQL非关系型的数据库，不符合关系型数据库的范式，适合存储半结构化和非结构化的数据，如稀疏数据和空数据，其中空数据不占用存储空间。
hbase的三层结构中三层指的是：第一层为rowKey。第二层为列名，包括列族和列后缀。第三层就是版本也就是时间戳，不仅支持分布式存储，还支持高效随机读写。
Hbase读写原理
1、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。
2、Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。
3、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。
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。
5、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
hbase依据什么分布判断存储
1、hbase依据数据分布判断存储。数据分布问题简述 分布式产生的根源是“规模”，规模可理解为计算和存储的需求。当单机能力无法承载日益增长的计算存储需求时，就要寻求对系统的扩展方法。
2、存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制。
3、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。
4、每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。
5、但在HBase中，所有的基本信息（如姓名）会存储在一起，所有的联系信息（如电子邮件）也会存储在一起。这种面向列的存储方式对于许多大数据应用非常有利。
HBase调优:预分区与行键设计
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键) + 年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键)+年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。
已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true)，HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。
优化建议：检查RowKey设计以及预分区策略，保证写入请求均衡。 KeyValue大小对写入性能的影响巨大，一旦遇到写入性能比较差的情况，需要考虑是否由于写入KeyValue数据太大导致。
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、在HBase中，数据被分布在多个区域（region）中，每个区域都存储在一个区域服务器（region server）上。这种分布式架构使得HBase可以处理大规模的数据集，并且具有高可用性和容错性。
3、在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。
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