NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
HBase是大数据NoSQL领域里非常重要的分布式KV数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式存储系统，目前国内知名公司都有在大规模使用，社区也非常活跃。本文就是学习HBase的敲门砖，主要从以下几个方面解读HBase。
转自：https://yq.aliyun.com/articles/213705?utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数
在前面的文章里，介绍过 HBase 的入门操作知识，但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
首先提前祝大家中秋快乐，今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾：阿里云专家 封神的分享
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
一般在对 HBase 做选型之前，还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括，可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
本文主要介绍HBase在滴滴内部的一些典型使用场景，如何设计整个业务数据流，让平台开发者与用户建立清晰、明确、良好的合作关系 背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、
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。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
在大数据时代，数据量的爆炸式增长对数据存储和处理能力提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个分布式计算框架，在解决这些挑战中发挥了重要作用。然而，传统的关系型数据库无法很好地处理海量的非结构化或半结构化数据，因此NoSQL数据库变得越来越受到关注和应用。在Hadoop生态系统中，HBase是一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供了快速、随机、实时读写大数据集的能力。本文将介绍HBase的基本概念和原理，并提供一些示例代码。
HBase集群一旦部署使用，再想对其作出调整需要付出惨痛代价，所以如何部署HBase集群是使用的第一个关键步骤。
生产上的一个应用经常运行一段时间后就内存告警，在一次告警中，先 dump 了内存下来，然后再重启了应用。
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region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
{row, column, version}元组就是一个HBase中的一个 cell。
HBase 是一款面向列存储，用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是 Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统，本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写（Flush）与合并（Compaction），重点介绍其原理及参数配置建议。
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？ 冷热数据分离 热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据 写入内存 冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族，为什么要设计列族？ 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase
最近看了好多粉丝的面试题，于是总结出关于HBase相关的面试题，今天分享给大家，认真阅读，记得收藏。
上一篇博文我们已经介绍过，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
1.(hbase.regionserver.global.memstore.size) 默认;堆大小的40% regionServer的全局memstore的大小，超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的flush会阻塞客户端读写
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
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一、hbase应用场景 海量数据存储，上百亿行×上百万列，关系型数据库一般最多30个列，单表五百万 准实时查询，上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用：交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大：hbase单表可以百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性； 面向列：hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
个推作为专业的数据智能服务商，在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求，为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
本篇文章整理自知乎在线基础架构负责人白瑜庆在 PingCAP Infra Meetup 上的演讲实录。本文讲述了知乎与 TiDB 的渊源，介绍了一款基于 TiDB 生态研发的开源产品 Zetta，能够在规避 HBase 性能问题同时，减小 TiDB 部署后分布式架构下的系统延迟。
在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
大家好，我是一哥，HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用，整理了一些面试问题，大家收藏，文末可以获取PPT。
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug，会造成RegionServer节点compaction queue持续升高，甚至影响flush，最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
爱奇艺发展的大体时间线，2015 年前以离线分析为主，技术上是经典的 Hive + MySQL 方案，但缺点是报表查询比较慢，而且数据时效性差；2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别，分为两大类：Kylin 针对固定报表，在维度比较有限的情况下，通过一个预处理，TB 级别数据延时能在秒级，而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景，可以查询任意明细数据；2018 年以后从离线往实时去发力，其中 Kudu 支持实时插入和更新，Druid 支持事件流场景。
2015年12月8日，Apache Kylin 从 Apache 孵化器项目毕业，正式升级为顶级项目，也是第一个由中国团队完整贡献到 Apache 的顶级项目。kylin的诞生，为大数据高效的olap查询提供解决方案，主要由以下特点：
就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件，许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题，那为什么Hadoop技术栈这么流行？
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景，则将表进行hash预分区，均匀分布；如果以scan为主，则需要兼顾业务场景设计rowkey，在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。
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