大数据_Hbase_面试题0001

最新推荐文章于 2025-07-08 02:17:41 发布
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分类专栏： 教育&软考&面试经验
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本文分享了大数据HBase面试中可能遇到的问题，主要探讨稀疏表和密集表的区别。密集表如MySQL，所有列数据通常都存储；而稀疏表在HBase中体现，允许按需存储数据，无数据的列不占用内存，避免内存碎片，提高存储效率。

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记录一些面试时候可能会问道的问题,不记录,有时候现想,想出来的问题,没那么经典...可能就乱问了...不太好.

经常更新,工作中碰到觉得不错的技术要点,技术细节会记录在这里.

1.说说什么是稀疏表,什么是密集表?

然后hbase中还有个稀疏表的概念

密集表是比如mysql的那种表

而稀疏表可以看看:

他是这样放的数据,可以看到,我虽然有3列

但是每行的数据不一样,如果我一个用户没有年龄我可以不存年龄,直接连内存都不占用.

有啥就存啥.也不会产生内存碎片的问题.虽然lisi和他的邮箱直接有空闲,但是在数据存在内存中的时候,他是连续的

像这样存数据的形式的表,叫做稀疏表.

 

大数据_MapperReduce_Hbase相关面试题_补充说明---Hbase工作笔记0030
添柴程序猿的专栏
01-20 280
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 然后咱们继续说面试题. 二级索引,就是之前我们说的,用第二张表来描述第一张表,这样来提高速度,可以去前面详细看. rowkey的设计,我们刚说了,可以通过散列来吧rowkey的hashcode拿到,然后 再跟分区个数-1,进行与操作对吧. 通过这种方式把数据均匀放到每个分区中去. 二级索引说过了. 内存的优化可以看到有上面几种 注意他这里的major是每10.
大数据_MapperReduce_Hbase的优化和Hbase相关面试题_以及hbase的javaapi的一部分源码---Hbase工作笔记0029
添柴程序猿的专栏
01-19 313
技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152 然后我们进一步去看一下,这个hbase相关的一些优化情况. 首先我们去看这个内存优化. 可以看到,table应该可以缓存在内存中,所以hbase会分配百分之70,给java的堆,内存, 但是不建议分配太大的堆内存,给hbase的java堆. 因为我们知道gc,在运行的时候,有个概念叫做, stop the world 就是停止世界,也就是说,当我们的gc再去回收内存的时候,他对其他进程去
hbase面试题
cuichunchi的博客
06-07 336
读流程方法流程解析： 如果是集群hbase，先从zk中获取/hbase/meta-region-server获取hbase:meta所在的regionserver 至于为什么是meta-region-server是因为hbase-site.xml默认的属性zookeeper.znode.metaserver，值就是meta-region-server locateRegionInMeta()------------>从hbase:meta元数据中定位区域 createRegionName()...
列一些Hbase面试题
大数据星球-浪尖
06-08 287
HbaseHbase是怎么写数据的？HDFS和HBase各自使用场景Hbase的存储结构热点现象（数据倾斜）怎么产生的，以及解决方法有哪些HBase的 rowkey 设计原则...
HBase面试问题
weixin_30510153的博客
01-09 267
一、HBase的特点是什么 1.HBase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 2.HBase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 3.HBase为null的记录不会被存储. 4.基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本....
Hbase面试题
优快云_bird的博客
09-29 433
=Hbase= 1 hbase的特点 (1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间更新，同时可以查询...
最全【大数据面试题】HBase面试题附答案_hbase 面试题(2)
2401_84160087的博客
05-04 1094
HBase是一种基于Hadoop的列式分布式非关系型数据库，它是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价服务器上搭建起大规模结构化存储集群。它是Google论文BigTable的实现。a. 保证HMaster的高可用;b. 存储所有的HRegion的寻址入口；c. 实时监控HRegionServer的上线和下线信息，并实时通知给HMaster；d. 存储HBase的schema和table元数据；
大数据技术之HBase的面试题.zip
01-19
本资料“大数据技术之HBase的面试题.zip”提供了关于HBase的面试问题，帮助求职者或专业人士深入理解HBase的核心概念、功能及实际应用。下面，我们将详细探讨这些面试题所涵盖的知识点。 1. **HBase简介**： - ...
HBase面试题
cocolin2022的博客
12-16 176
hbase面试题
HBase 面试题
最新发布
x17809211858的博客
07-08 941
​。
hbase-面试题
weixin_42782897的博客
05-09 495
描述Hbase的rowKey的设计原则. Rowkey长度原则 Rowkey 是一个二进制码流，Rowkey 的长度被很多开发者建议说设计在10~100 个字节， 不过建议是越短越好，不要超过16 个字节。 原因如下： （1）数据的持久化文件HFile 中是按照KeyValue 存储的，如果Rowkey 过长比如100 个 字节，1000 万...
Hbase面试题（一）
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06-26 513
hbase面试题
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08-07 726
1.简单叙述hbase？ HBase是一个分布式的、面向列的开源非关系型数据库，列式存储可以解决数据的稀疏性，节省存储的开销。底层依赖于hdfs,使用hdfs作为底层存储系统。hbase主要用于存储非结构化和半结构化数据，依赖hdfs。hbase使用LSM树来作为底层的存储结构。提供了WAL和replication机制，具有很好的可靠性。 2.hbase的底层体系结构 主要模块是zookeepe...
面试题_HBase
qq_40822132的博客
12-28 1012
HDFS是Hadoop分布式文件系统。 HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。 Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。
大数据hive hbase的面试题
03-26
### 关于Hive和HBase的大数据面试题及答案解析 #### Hive相关面试题及答案解析 1. **什么是Hive？它的主要组成部分有哪些？** Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于大规模数据分析。它提供了SQL-like接口（称为HiveQL），使得用户可以通过类SQL语句操作结构化或半结构化的数据[^1]。 主要组件包括： - **Metastore**：存储元数据信息，如表名、字段定义等。 - **Driver**：负责编译、优化并执行查询计划。 - **Query Compiler**：将HiveQL转换为MapReduce作业。 2. **Hive中的内部表和外部表的区别是什么？** 内部表在删除时会同时删除数据和元数据，而外部表仅删除元数据，保留原始数据文件。 3. **Hive支持哪些文件格式？** 常见的文件格式包括TextFile、SequenceFile、ORC、Parquet等。其中，ORC和Parquet因其高效的压缩率和性能，在大数据场景中广泛使用。 --- #### HBase相关面试题及答案解析 1. **HBase实时查询的原理是什么？** 当客户端发起一次Get请求时，HBase首先会在MemStore中查找目标数据。如果未命中，则继续访问WAL（Write-Ahead Log）。最后，若仍未找到匹配记录，则依次扫描对应的HFiles以完成查询过程[^3]。 2. **Compact的作用及其分类？** Compact的主要作用是合并小型StoreFiles，减少I/O开销，并清理已标记为删除的数据版本。其分为Minor Compaction和Major Compaction两种类型： - Minor Compaction：只合并部分较小的StoreFiles。 - Major Compaction：全面合并所有StoreFiles，并清除历史旧版本数据[^4]。 3. **如何解决HBase中的Region热点问题？** 解决方法之一是对表进行预分区设置。通过合理分配Split Keys，使Row Key均匀分布到各个Region上，从而有效缓解因某些Hot Region引发的压力集中现象[^5]。 4. **当某个HRegionServer发生宕机时，系统是如何应对这种情况的？** 如果某台HRegionServer不可用，ZooKeeper会检测到这一事件并向Master报告状态变化情况。随后，HMaster重新分配该节点上的Regions至其他正常运行的服务实例上接管服务请求。 --- ```python from happybase import Connection def connect_to_hbase(host='localhost', port=9090): """连接到HBase""" connection = Connection(host, port) return connection def create_table_with_pre_split(connection, table_name, column_families, split_keys): """创建带有预分区的表格""" families = {family: {} for family in column_families} connection.create_table(table_name, families=families, splits=split_keys) # 示例调用 conn = connect_to_hbase() create_table_with_pre_split(conn, 'test_table', ['cf'], [b'10', b'20', b'30']) ``` 上述Python代码展示了如何利用`happybase`库实现带预分区功能的HBase表创建逻辑。 ---
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