Hbase学习总计

面向列的分部署存储技术，适用于大数据量（亿行，百万列）的存储。基于HDFS。

zookeeper，元信息，三级定位，结合使用，使高效查询成为可能。区别于数据库索引的B+树数据结构，hbase具有处理更大数据量的能力，相当于三层索引结构，不管面对多大是数据量都是足够的。

zookeeper找到hbase:meta，meta上记录这每个库的位置，以及start rowkey，end rowkey。

三级定位 --> rowKey，版本号（timestamp），列族+列

hbase使用字节按位比较的方式排序，使rowKey的查询遍历变的高效

 

从数据结构分析，要想充分发挥hbase的效率，rowKey的设计就显的非常重要。避免热点问题，使数据均匀分布，充分利用分布式的计算、存储能力。

由于hbase数据冗余的特性，所以列族，列名尽量短减少存储空间的占用。列族也尽量少，1~2个。因为每个列族在hdfs上按文件存储，当多个列族，查询整行数据就要涉及不同文件连接查询，这样将降低他的速度。

hbase对于动态列的存储支持很好，这是他NoSql的特性，也就是key-value结构，可以简单理解为每个列族内每行就是一个Map。他的插入/获取命令-put/get，和Map也十分相似