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本文深入探讨HBase的高级特性，包括Bulk Load的高效数据导入、HBase的两种协处理器Observer和Endpoint及其应用场景，以及详细介绍了银行转账记录的海量数据存储案例。此外，还分享了HBase的事务特性，数据结构如跳表、树结构和布隆过滤器，以及StoreFiles的逻辑和物理结构。最后，文章详细阐述了HBase的优化策略，涵盖NameNode元数据备份、Linux系统、HDFS和HBase配置等方面的优化技巧。
题记：
---对于大数据来说，现阶段HBase还是应用很广泛的，之前聊了那么多HBase，还是有很多细节没懂，再接着啃一啃。
1. 重要工作机制
相关前面已经聊过，对于前面的也修改了，这里就不再赘述了。
附：
HBase(9) – Hbase原理、工作机制(读写数据流程、Region管理、Master工作机制、数据flush及合并过程
2. HBase批量装载——Bulk load
2.1 简介
很多时候，我们需要将外部的数据导入到HBase集群中，例如：将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API，通过put方式可以将数据写入到HBase中，我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点，就是需要与HBase连接，然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接，以及接受来自客户端的操作，会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时ÿ
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