转：HBase基本存储原理

最新推荐文章于 2025-08-11 23:02:55 发布
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#hbase #存储原理

本文探讨了在优快云博客平台中一篇文章的链接引用，原文链接提供了详细的技术内容，涉及多个信息技术领域的深入讨论，包括但不限于编程语言、开发工具、算法及数据结构等关键主题。

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原文：https://blog.youkuaiyun.com/u013982921/article/details/79721240 
 

数据模型：HBase如何存储和管理数据
AI天才研究院
01-18 926
1.背景介绍 HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等其他组件集成。HBase的核心功能是提供高速、高可靠的读写访问，同时支持大规模数据的随机读写操作。 HBase的设计目标是为大规模数据应用提供
HBase学习利器：HBase实战
03-11
《HBase in Action》是一本由Nick Dimiduk和Amandeep Khurana撰写的关于HBase实践的书籍，该书旨在帮助读者深入理解HBase的工作原理及其实战应用。 **章节概述**： - **第一部分：HBase基础** - **第1章：介绍...
HBase基本存储原理
worldchinalee的博客
09-13 2157
HBase基本存储原理： HMaster HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作： 1.管理用户对Table的增、删、改、查操作 2.管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3.在Re...
总结：HBase原理篇
w2009211777的专栏
01-13 4309
HBase是列式数据库，底层基于LSM数据结构进行存储，因此写入性能很强，读取性能较差。关于LSM的详细信息可以阅读文章： https://cloud.tencent.com/developer/news/340271 一、什么是列式数据库？ 详情看下：https://blog.youkuaiyun.com/coderising/article/details/100021718 列式数据库是针对行数据库而言的，行式数据库是以一行数据作为一个存储单元，而列式数据库是以一列数据为一个存储单元，针对hbase来说，
HBase内容分享（三）：HBase基本原理
之乎者也·的博客
12-08 958
为了定位每个Region所在的位置，就可以构建一张映射表，映射表的每个条目包含两项内容，一个是大数据存Region标识符，另一个是Region服务器标识，这个条目就表示储与管理Region和Region服务器之间的对应关系，从而就可以知道某个Region被保存在哪个Region服务器中。客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。Region服务器由多个Region块构成，Region块中存储的一系列连续的数据集。
大数据入门：Hbase存储原理解析
shuimuzh123的博客
12-03 386
在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据培训分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。 Hbase生于Hadoop生态，与Hadoop生态紧密相关，而Hbase要完成存储，也需要依赖于Hadoop生态当中的其他组件，比如HDFS分布式文件系统、Zookeeper分布式协调服务等。 要了解Hbase的存储原理，我们先从Hbase的数据结构开始讲起.
HBase 最全存储原理（一）
ytp552200ytp的博客
04-07 2659
问题导读： 1、存储模式有哪些? 2、Hbase为什么要使用列族? 3、hbase数据压缩方式有哪些? 4、HBase架构如何理解？存储模式常见的关系型数据库大都使用行式存储，例如 mysql、Oracle ,但 HBase 不一样，它使用的是列式存储！行式存储与列式存储什么是行式存储，什么是列式存储？假如有这样一张表那么行式存储是将一行数据存储在一起列式存储是将一列数据存储在一起底层存储结构如下，行式存储是存储玩一行，接着存储下一行，而列式存储是把一列数据存储在一起，由于列数据不存在一列存完了的概念，所以
Hbase(四)：Hbase原理
xu2414506319的博客
11-14 531
Hbase(四)：Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个regio
海量数据存储与分析：HBase vs ClickHouse vs Doris 三大数据库优劣对比指南
涤生大数据
05-01 1994
在当今大数据时代，数据正以前所未有的速度持续增长。来自各个领域的数据，如互联网行业用户的每一次点击、浏览记录，金融机构的海量交易数据，以及物联网设备源源不断上传的实时监测数据等，其规模呈指数级攀升。据权威机构统计，全球每年产生的数据量从过去的 EB 级迅速迈向 ZB 级。如此庞大的数据量，对数据存储和分析提出了极为严苛的要求。 
解锁HBase：大数据存储的神秘之门
£菜鸟也有梦的博客
05-10 1780
在大数据的广阔天地中，数据量如同宇宙中的繁星，不断膨胀，传统数据库在海量数据的重压下逐渐力不从心。这时，HBase 作为大数据存储领域的一颗璀璨新星，闪耀登场。它基于 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）构建，是一款分布式非关系型数据库（NoSQL），专为处理海量数据而生，在大数据生态系统里占据着举足轻重的地位。
HBase原理和操作
wusuoweiieq的博客
08-22 1212
当MemStore中的数据量达到设定的阈值时（如默认128MB），会触发Flush操作，将数据写入到HDFS上的HFile文件中。HFile是HBase中用于存储数据的文件格式，数据在HFile中按照RowKey排序。随着数据的不断写入，HFile文件的数量会逐渐增加。除了元数据信息外，Zookeeper还负责维护HBase集群的状态信息，这些信息对于集群的稳定运行和高效管理非常关键。HBase的元数据信息是HBase集群运行所必需的关键数据，它存储在Zookeeper的"/hbase"目录下。
HBase-Research:HBase数据库源代码学习研究（包括代码注释，文档，用于代码分析的测试用例）
03-23
本资源"**HBase-Research**"提供了对HBase数据库源代码的深入学习材料，包括代码注释、相关文档以及用于代码分析的测试用例，这对于理解HBase的工作原理、优化其性能以及进行二次开发非常有帮助。 **HBase的基本...
分布式存储解析：HBase与BigTable
"理解HBase和BigTable的概念，这两者都是分布式数据存储系统，尤其是HBase作为开源实现的Google BigTable的变体。" HBase和BigTable是两种强大的分布式数据存储系统，尤其适用于处理大规模、非结构化或半结构化的...
基于MongoDB/HBase的知识共享平台的设计与实现
最新发布
Candy5204的博客
08-11 542
标题:基于MongoDB/HBase的知识共享平台的设计与实现内容:1.摘要 在当今信息爆炸的时代，知识的有效共享和管理变得愈发重要。本研究的目的是设计并实现一个基于MongoDB/HBase的知识共享平台，以满足大规模知识数据的存储、高效查询和快速共享需求。方法上，结合MongoDB灵活的文档存储结构和HBase的高可扩展性与分布式存储能力，构建平台的底层数据存储架构。通过前端开发技术搭建用户交互界面，方便用户上传、查询和分享知识。结果显示，该平台在处理大规模知识数据时表现出良好的性能，数据存储容量可根据
HBase BlockCache：LRU Cache
lifallen的博客
08-11 810
HBase的BlockCache采用灵活的二级缓存架构（L1+L2），其中LruBlockCache作为堆内一级缓存，BucketCache作为堆外二级缓存。LruBlockCache通过三级优先级（SINGLE/MULTI/MEMORY）和异步淘汰机制优化缓存命中率，采用ConcurrentHashMap保证高并发读写性能。与Caffeine等现代缓存库不同，LruBlockCache通过牺牲低频淘汰操作性能换取高频读操作的极致性能，体现了特定场景下的设计权衡。
HBase的异步WAL性能优化：RingBuffer的奥秘
lifallen的博客
08-08 1061
本文深入分析了HBase中预写日志(WAL)的核心实现机制，重点剖析了AbstractFSWAL、FSHLog及其内部类SyncRunner的设计与实现。文章从性能优化的角度出发，详细解读了基于Disruptor RingBuffer的生产者-消费者模型，以及如何通过无锁设计、批量处理、异步I/O等关键技术实现高性能写入。AbstractFSWAL的整体架构，使用RingBuffer解耦生产者和消费者，避免锁竞争和GC压力 FSHLog的具体实现，通过SyncRunner线程池将同步操作异步化
《Hive、HBase、StarRocks、MySQL、OceanBase 全面对比：架构、优缺点与使用场景详解》
weixin_44519124的博客
08-08 1250
摘要：本文全面对比了主流数据库与大数据分析引擎的技术特点与适用场景。Hive适用于PB级离线分析，HBase擅长实时数据存储，StarRocks实现秒级OLAP，MySQL仍是OLTP首选，OceanBase满足金融级混合负载需求。国产信创数据库（达梦、GaussDB等）在政务金融领域优势明显。建议根据业务需求采用混合架构：交易用MySQL/OceanBase，实时分析用StarRocks/HBase，离线数仓用Hive，国产化场景选择达梦/GaussDB等。不同技术组合可构建完整的数据处理体系。
基于查询表的电动汽车永磁同步电机矢量控制算法及其自动生成MTPAMTPV dq轴电流参考值查询表的C语言实现
08-11
内容概要：本文介绍了一种用于电动汽车内置式永磁同步电机（IPMSM）的基于查询表的矢量控制算法。该算法旨在自动生成满足最大转矩电流比（MTPA）和最大转矩电压比（MTPV）的dq轴电流参考值查询表。通过m脚本文件编写程序，计算并生成详细的dq轴电流参考值，将其以C语言二维数组形式保存到txt文件中，便于直接应用于应用程序。同时，数据也被导入Excel表格，方便后续分析。该方法已成功应用于某型电动汽车，验证了其有效性和可靠性，提升了电机控制精度和效率。 适合人群：从事电动汽车电机控制系统设计的研发工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高电动汽车内置式永磁同步电机控制精度和效率的应用场景，特别是那些希望减少数据提取和格式转换工作的项目。目标是提升电动汽车的整体性能和能源利用效率。 其他说明：该方法不仅提高了电机的控制精度和效率，还为电动汽车的能源效率和性能优化提供了有力支持。此外，该方法具备工程产品应用价值，可为其他类型的电机控制提供参考和借鉴。
计算机断层扫描 （CT） 和电阻抗断层扫描 （EIT） 的生理参数生成推注曲线。.zip
08-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
大数据技术分享：HBase的基本原理与应用
HBase依赖于HDFS作为最基本的存储基础单元，并可以通过Map/Reduce的框架对HBase进行操作，具有HRegionServer、HRegion、Hmemcache、Hlog、HStore等组件。接下来解释了为什么采用HBase，它是一种适合于非结构化数据...
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