Hbase 基础面试题

1. 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.

(5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。

2. Hbase和hive 有什么区别

1. Hive是一种类SQL 的引擎，并且运行MapReduce 任务，Hbase 是一种在Hadoop之上的NoSQL的Key/vale数据库。Hive 可以用来进行统计查询，HBase 可以用来进行实时查询。
2. Hive是一个构建在Hadoop 基础之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS 上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive 不能够进行交互查询,因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Hive 被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema 定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。限制 ：Hive 目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。Hive 适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive 不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果。
3. HBase 查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。类SQL 的功能可以通过Apache Phonenix 实现，但这是以必须提供schema 为代价的。另外，Hbase 也并不是兼容所有的ACID 特性，虽然它支持某些特性。最后但不是最重要的--为了运行Hbase，Zookeeper是必须的，zookeeper 是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务。Hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。

3. hbase如何导入数据？

通过HBase API进行批量写入数据； 使用Sqoop工具批量导数到HBase集群； 使用MapReduce批量导入； HBase BulkLoad的方式。

4. hbase 的存储结构？

Hbase 中的每张表都通过行键 (rowkey) 按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个 HRegion 超过 256M 就要被分割成两个，由 HRegionServer 管理，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。 HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，然后对表的每个列族 （Column Family） 创建一个 store 实例， 每个 store 都会有 0个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个 HFile ， HFile 就是实际的存储文件，因此，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore 实例。

5. 解释下 hbase 实时查询的原理？

实时查询，可以认为是从内存中查询，一般响应时间在 1 秒内。HBase 的机制是数据先写入到内存中，当数据量达到一定的量（如 128M），再写入磁盘中， 在内存中，是不进行数据的更新或合并操作的，只增加数据，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了 HBase I/O 的高性能。

6. 描述Hbase的rowKey的设计原则？

联系 region 和 rowkey 关系说明，设计可参考以下三个原则.

1. rowkey 长度原则 rowkey 是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度 64kb，实际应用中一般为 10-100bytes，以 byte[] 形式保存，一般设计成定长。建议越短越好，不要超过 16 个字节， 原因如下： 数据的持久化文件 HFile 中是按照 KeyValue 存储的，如果 rowkey 过长会极大影响 HFile 的存储效率 MemStore 将缓存部分数据到内存，如果 rowkey 字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率
2. rowkey 散列原则 如果 rowkey 按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将 rowkey 的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个 RegionServer，以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个 RegionServer 上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的 RegionServer 上，造成热点问题，会降低查询效率。
3. rowkey 唯一原则 必须在设计上保证其唯一性，rowkey 是按照字典顺序排序存储的，因此， 设计 rowkey 的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。

7. 描述Hbase中scan和get的功能以及实现的异同.

HBase的查询实现只提供两种方式：

1、按指定RowKey 获取唯一一条记录，get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）Get 的方法处理分两种 : 设置了ClosestRowBefore 和没有设置的rowlock .主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的.一个row中可以有很多family 和column.

2、按指定的条件获取一批记录，scan方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan）实现条件查询功能使用的就是scan 方式.1)scan 可以通过setCaching 与setBatch 方法提高速度(以空间换时间)；2)scan 可以通过setStartRow 与setEndRow 来限定范围([start，end)start 是闭区间，end 是开区间)。范围越小，性能越高。

3、scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。

8.请描述Hbase中scan对象的setCache和setBatch 方法的使用.

为设置获取记录的列个数，默认无限制，也就是返回所有的列.每次从服务器端读取的行数，默认为配置文件中设置的值.

9. 请详细描述Hbase中一个Cell 的结构

HBase 中通过row 和columns 确定的为一个存贮单元称为cell。Cell：由{row key, column(=<family> + <label>), 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。

10. 请描述如何解决Hbase中region太小和region太大带来的冲突.

Region过大会发生多次compaction，将数据读一遍并重写一遍到hdfs 上，占用io，region过小会造成多次split，region 会下线，影响访问服务，调整hbase.hregion.max.filesize 为256m.

11. 以 start-hbase.sh 为起点，Hbase 启动的流程是什么？

start-hbase.sh 的流程如下：

1.运行 hbase-config.shhbase-config.sh的作用：1>.装载相关配置，如HBASE_HOME目录，conf目录，regionserver机器列表，JAVA_HOME 目录等，它会调用$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh .2>.解析参数（0.96 版本及以后才可以带唯一参数 autorestart，作用就是重启）3>.调用 hbase-daemon.sh 来启动 master.4>.调用 hbase-daemons.sh 来启动 regionserver zookeeper master-backup.

2.hbase-env.sh 的作用：主要是配置 JVM 及其 GC 参数，还可以配置 log 目录及参数，配置是否需要 hbase 管理 ZK，配置进程 id 目录等.3.hbase-daemons.sh 的作用：根据需要启动的进程，如 zookeeper,则调用 zookeepers.sh如 regionserver，则调用 regionservers.sh如 master-backup，则调用 master-backup.sh4.zookeepers.sh 的作用：如果 hbase-env.sh 中的 HBASE_MANAGES_ZK"="true"，那么通过ZKServerTool这个类解析xml配置文件，获取 ZK 节点列表，然后通过 SSH 向这些节点发送远程命令执行。5.regionservers.sh 的作用：与 zookeepers.sh 类似，通过配置文件，获取 regionserver 机器列表，然后 SSH 向这些机器发送远程命令：6.master-backup.sh 的作用：通过 backup-masters 这个配置文件，获取 backup-masters 机器列表,然后 SSH 向这些机器发送远程命令。

12.简述 HBASE中compact用途是什么，什么时候触发，分为哪两种,有什么区别，有哪些相关配置参数？

在hbase中每当有memstore数据flush到磁盘之后，就形成一个storefile，当storeFile的数量达到一定程度后，就需要将 storefile 文件来进行 compaction 操作。Compact 的作用：1>.合并文件2>.清除过期，多余版本的数据3>.提高读写数据的效率HBase 中实现了两种 compaction 的方式：minor and major.

13.minor and major这两种 compaction 方式的区别是？

1、Minor 操作只用来做部分文件的合并操作以及包括 minVersion=0 并且设置 ttl 的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。

2、Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。

14. 简述 Hbase filter 的实现原理是什么？结合实际项目经验，写出几个使用filter 的场景。

HBase 为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在 HBase 中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键， 列名，时间戳定位）。

RowFilter、PrefixFilter。hbase 的 filter 是通过 scan 设置的，所以是基于 scan 的查询结果进行过滤. 过滤器的类型很多，但是可以分为两大类——比较过滤器，专用过滤器。过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件，然后只将满足条件的数据返回给客户端；如在进行订单开发的时候，我们使用 rowkeyfilter 过滤出某个用户的所有订单。

15. Hbase 内部是什么机制？

在 HBase 中无论是增加新行还是修改已有的行，其内部流程都是相同的。HBase 接到命令后存下变化信息，或者写入失败抛出异常。默认情况下，执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log，也称 HLog）和 MemStore。HBase 的默认方式是把写入动作记录在这两个地方，以保证数据持久化。只有当这两个地方的变化信息都写入并确认后，才认为写动作完成。

MemStore 是内存里的写入缓冲区，HBase 中数据在永久写入硬盘之前在这里累积。当MemStore 填满后，其中的数据会刷写到硬盘，生成一个HFile。HFile 是HBase 使用的底层存储格式。HFile 对应于列族，一个列族可以有多个 HFile，但一个 HFile 不能存储多个列族的数据。在集群的每个节点上，每个列族有一个MemStore。大型分布式系统中硬件故障很常见，HBase 也不例外。

设想一下，如果MemStore 还没有刷写，服务器就崩溃了，内存中没有写入硬盘的数据就会丢失。HBase 的应对办法是在写动作完成之前先写入 WAL。HBase 集群中每台服务器维护一个 WAL 来记录发生的变化。WAL 是底层文件系统上的一个文件。直到WAL 新记录成功写入后，写动作才被认为成功完成。这可以保证 HBase 和支撑它的文件系统满足持久性。

大多数情况下，HBase 使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来作为底层文件系统。如果 HBase 服务器宕机，没有从 MemStore 里刷写到 HFile 的数据将可以通过回放 WAL 来恢复。你不需要手工执行。Hbase 的内部机制中有恢复流程部分来处理。每台 HBase 服务器有一个 WAL，这台服务器上的所有表（和它们的列族）共享这个 WAL。你可能想到，写入时跳过 WAL 应该会提升写性能。但我们不建议禁用 WAL， 除非你愿意在出问题时丢失数据。如果你想测试一下，如下代码可以禁用 WAL： 注意：不写入 WAL 会在 RegionServer 故障时增加丢失数据的风险。关闭 WAL， 出现故障时 HBase 可能无法恢复数据，没有刷写到硬盘的所有写入数据都会丢失。

16. HBase 宕机如何处理？

宕机分为 HMaster 宕机和 HRegisoner 宕机.

如果是 HRegisoner 宕机，HMaster 会将其所管理的 region 重新分布到其他活动的 RegionServer 上，由于数据和日志都持久在 HDFS 中，该操作不会导致数据丢失,所以数据的一致性和安全性是有保障的。

如果是 HMaster 宕机， 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。即ZooKeeper 会保证总会有一个 HMaster 在对外提供服务。

17. HRegionServer宕机如何处理？

1. ZooKeeper 会监控 HRegionServer 的上下线情况，当 ZK 发现某个 HRegionServer 宕机之后会通知 HMaster 进行失效备援；
2. HRegionServer 会停止对外提供服务，就是它所负责的 region 暂时停止对外提供服务
3. HMaster 会将该 HRegionServer 所负责的 region 转移到其他 HRegionServer 上，并且会对 HRegionServer 上存在 memstore 中还未持久化到磁盘中的数据进行恢复;
4. 这个恢复的工作是由 WAL重播 来完成，这个过程如下：

1. wal实际上就是一个文件，存在/hbase/WAL/对应RegionServer路径下

2. 宕机发生时，读取该RegionServer所对应的路径下的wal文件，然后根据不同的region切分成不同的临时文件recover.edits

3. 当region被分配到新的RegionServer中，RegionServer读取region时会进行是否存在recover.edits，如果有则进行恢复

18. HBase与传统关系型数据库(如MySQL)的区别

数据类型：没有数据类型，都是字节数组（有一个工具类Bytes，将java对象序列化为字节数组）。 数据操作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等操作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接操作。 存储模式：Hbase适合于非结构化数据存储，基于列存储而不是行。 数据维护：HBase的更新操作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改 时间版本：Hbase数据写入cell时，还会附带时间戳，默认为数据写入时RegionServer的时间，但是也可以指定一个不同的时间。数据可以有多个版本。 可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能

19. Hbase 的 region 的切分策略？

ConstantSizeRegionSplitPolicy：0.94版本前默认切分策略。这是最容易理解但也最容易产生误解的切分策略，从字面意思来看，当region大小大于某个阈值（hbase.hregion.max.filesize）之后就会触发切分，实际上并不是这样，真正实现中这个阈值是对于某个store来说的，即一个region中最大store的大小大于设置阈值之后才会触发切分。 另外一个大家比较关心的问题是这里所说的store大小是压缩后的文件总大小还是未压缩文件总大小，实际实现中store大小为压缩后的文件大小（采用压缩的场景）。

ConstantSizeRegionSplitPolicy相对来来说最容易想到，但是在生产线上这种切分策略却有相当大的弊端：切分策略对于大表和小表没有明显的区分。阈值（hbase.hregion.max.filesize）设置较大对大表比较友好，但是小表就有可能不会触发分裂，极端情况下可能就1个，这对业务来说并不是什么好事。如果设置较小则对小表友好，但一个大表就会在整个集群产生大量的region，这对于集群的管理、资源使用、failover来说都不是一件好事。

IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy: 0.94版本~2.0版本默认切分策略。这种切分策略微微有些复杂，总体来看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同，一个region中最大store大小大于设置阈值就会触发切分。但是这个阈值并不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一个固定的值，而是会在一定条件下不断调整，调整规则和region所属表在当前regionserver上的region个数有关系 ：(#regions) * (#regions) * (#regions) * flush size * 2，当然阈值并不会无限增大，最大值为用户设置的MaxRegionFileSize。 这种切分策略很好地弥补了ConstantSizeRegionSplitPolicy的短板，能够自适应大表和小表。而且在大集群条件下对于很多大表来说表现很优秀，但并不完美，这种策略下很多小表会在大集群中产生大量小region，分散在整个集群中。而且在发生region迁移时也可能会触发region分裂。 SteppingSplitPolicy: 2.0版本默认切分策略。这种切分策略的切分阈值又发生了变化，相比IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy简单了一些，依然和待分裂region所属表在当前regionserver上的region个数有关系，如果region个数等于1，切分阈值为flush size * 2，否则为MaxRegionFileSize。这种切分策略对于大集群中的大表、小表会比IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy更加友好，小表不会再产生大量的小region，而是适可而止。

20.描述一下Region切分的过程？

prepare阶段：在内存中初始化两个子region，具体是生成两个HRegionInfo对象，包含tableName、regionName、startkey、endkey等。同时会生成一个transaction journal，这个对象用来记录切分的进展，具体见rollback阶段。

execute阶段：切分的核心操作。见下图（来自Hortonworks）：

1. 核心分裂步骤：在.split文件夹下新建两个子文件夹，称之为daughter A、daughter B，并在文件夹中生成reference文件，分别指向父region中对应文件。
2. parent region通知修改 hbase.meta 表后下线，不再提供服务。下线后parent region在meta表中的信息并不会马上删除，而是标注split列、offline列为true，并记录两个子region。
3. 开启daughter A、daughter B两个子region。通知修改 hbase.meta 表，正式对外提供服务。

21. Hbase读取数据的流程？

hbase写数据 和 读数据过程

获取region存储位置信息 写数据和读数据一般都会获取hbase的region的位置信息。大概步骤为：

1. 从zookeeper中获取.ROOT.表的位置信息，在zookeeper的存储位置为/hbase/root-region-server；
2. 根据.ROOT.表中信息，获取.META.表的位置信息；
3. META.表中存储的数据为每一个region存储位置；

向hbase表中插入数据

hbase中缓存分为两层：Memstore 和 BlockCache

1. 首先写入到 WAL文件 中，目的是为了数据不丢失；
2. 再把数据插入到 Memstore缓存中，当 Memstore达到设置大小阈值时，会进行flush进程；
3. flush过程中，需要获取每一个region存储的位置。

从hbase中读取数据

BlockCache 主要提供给读使用。读请求先到 Memtore中查数据，查不到就到 BlockCache 中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入 BlockCache 。

BlockCache 采用的算法为 LRU（最近最少使用算法），因此当 BlockCache 达到上限后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。 一个 RegionServer 上有一个 BlockCache 和N个 Memstore，它们的大小之和不能大于等于 heapsize * 0.8，否则 hbase 不能启动。默认 BlockCache 为 0.2，而 Memstore 为 0.4。对于注重读响应时间的系统，应该将 BlockCache 设大些，比如设置BlockCache =0.4，Memstore=0.39。这会加大缓存命中率。

22. HBase优化方法？

优化手段主要有以下四个方面

1. 减少调整 减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整 Region 如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。 HFile HFile是数据底层存储文件，在每个memstore进行刷新时会生成一个HFile，当HFile增加到一定程度时，会将属于一个region的HFile进行合并，这个步骤会带来开销但不可避免，但是合并后HFile大小如果大于设定的值，那么HFile会重新分裂。为了减少这样的无谓的I/O开销，建议估计项目数据量大小，给HFile设定一个合适的值
2. 减少启停 数据库事务机制就是为了更好地实现批量写入，较少数据库的开启关闭带来的开销，那么HBase中也存在频繁开启关闭带来的问题。
   1. 关闭Compaction，在闲时进行手动Compaction 因为HBase中存在Minor Compaction和Major Compaction，也就是对HFile进行合并，所谓合并就是I/O读写，大量的HFile进行肯定会带来I/O开销，甚至是I/O风暴，所以为了避免这种不受控制的意外发生，建议关闭自动Compaction，在闲时进行compaction
   2. 批量数据写入时采用BulkLoad 如果通过HBase-Shell或者JavaAPI的put来实现大量数据的写入，那么性能差是肯定并且还可能带来一些意想不到的问题，所以当需要写入大量离线数据时建议使用BulkLoad
3. 减少数据量 虽然我们是在进行大数据开发，但是如果可以通过某些方式在保证数据准确性同时减少数据量，何乐而不为呢？
   1. 开启过滤，提高查询速度 开启BloomFilter，BloomFilter是列族级别的过滤，在生成一个StoreFile同时会生成一个MetaBlock，用于查询时过滤数据
   2. 使用压缩：一般推荐使用Snappy和LZO压缩

23. 为什么不建议在 HBase 中使用过多的列族

在 Hbase 的表中，每个列族对应 Region 中的一个Store，Region的大小达到阈值时会分裂，因此如果表中有多个列族，则可能出现以下现象：

1. 一个Region中有多个Store，如果每个CF的数据量分布不均匀时，比如CF1为100万，CF2为1万，则Region分裂时导致CF2在每个Region中的数据量太少，查询CF2时会横跨多个Region导致效率降低。
2. 如果每个CF的数据分布均匀，比如CF1有50万，CF2有50万，CF3有50万，则Region分裂时导致每个CF在Region的数据量偏少，查询某个CF时会导致横跨多个Region的概率增大。
3. 多个CF代表有多个Store，也就是说有多个MemStore(2MB)，也就导致内存的消耗量增大，使用效率下降。
4. Region 中的 缓存刷新 和 压缩 是基本操作，即一个CF出现缓存刷新或压缩操作，其它CF也会同时做一样的操作，当列族太多时就会导致IO频繁的问题。

24 .HBase的优缺点？

Hbase的优点及应用场景：

半结构化或非结构化数据:

对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase，因为HBase支持动态添加列。

记录很稀疏： RDBMS的行有多少列是固定的。为null的列浪费了存储空间。HBase为null的Column不会被存储，这样既节省了空间又提高了读性能。

多版本号数据： 依据Row key和Column key定位到的Value能够有随意数量的版本号值，因此对于须要存储变动历史记录的数据，用HBase是很方便的。比方某个用户的Address变更，用户的Address变更记录也许也是具有研究意义的。

仅要求最终一致性： 对于数据存储事务的要求不像金融行业和财务系统这么高，只要保证最终一致性就行。（比如HBase+elasticsearch时，可能出现数据不一致）

高可用和海量数据以及很大的瞬间写入量： WAL解决高可用，支持PB级数据，put性能高 适用于插入比查询操作更频繁的情况。比如，对于历史记录表和日志文件。（HBase的写操作更加高效）

业务场景简单： 不需要太多的关系型数据库特性，列入交叉列，交叉表，事务，连接等。

Hbase的缺点：

单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询[2]

不适合于大范围扫描查询

不直接支持 SQL 的语句查询

25. Client会缓存.META.的数据,该数据更新了怎么办？

其实，Client的元数据缓存不更新，当.META.的数据发生更新。比如因为region重新均衡，某个Region的位置发生了变化，Client再次根据缓存去访问的时候，会出现错误，当出现异常达到最大重试次数后，client就会重新去.META.所在的RegionServer获取最新的Region信息，如果.META.所在的RegionServer也变了，Client就会重新去ZK上获取.META.所在的RegionServer的最新地址。