大数据面试必问 | 数据存储利器——Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

HBase 是一个分布式的、面向列的分布式数据库，HBase是基于Google 开源的bigtable的实现，面向列的非关系性数据库。在大数据分布式处理中，HBase是必不可少的数据存储“利器”。

Facebook 在 2010年11 月开始便一直选用 HBase来作为消息平台的存储层技术。

B站直通车【Hbase分布式存储系统视频教程 】

美团一面真实面试题

1、为什么选用Hbase，Hbase和MySQL的区别是什么？

MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。

从架构对比看差异

1)相比MySQL，HBase的架构特点:

完全分布式（数据分片、故障自恢复) 底层使用HDFS(存储计算分离)。

2)由架构看到的能力差异:

MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余

哪些场景的存储适合Hbase？

用户画像、实时推荐、实时风控、监控系统、社交Feed流、汽车轨迹、BI报表和搜索系统等等。

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Hbase的特性

数据热点问题

1、出现数据热点问题原因

出现数据热点问题的原因有：

HBase中的数据是按照字典顺序排序的，当大量连续的Rowkey集中写在个别的region，各个region之间数据分布不均衡； 创建表时没有提前预分区。创建的表默认只有一个region大数据存储系统，大量的数据写入当前region； 创建表已经以前预分区，但是设计的Rowkey没有规律可循，设计的Rowkey应该由regionNo + messageId组成。

2、如何解决热点问题

解决数据热点问题目前有两种方案：Hash和Partition。

1）hash方案

hash就是rowkey前面由一串随机字符串组成，随机字符串生成方式可以由SHA或者MD5方式生成，只要region所管理的start-end keys范围比较随机，那么就可以解决数据热点问题。

2）partition方案

partition顾名思义就是分区式，这种分区有点类似于MapReduce中的Partitioner，将区域用长整数作为分区号，每个region管理着相应的区域数据，在rowkey生成时，将ID取模后，然后拼上ID整体作为rowkey，这个比较简单，必须要取样，splitkeys也非常简单，直接是分区号即可。

数据读取

客户端一次从服务器拉取的数量

通过配置一次拉去的较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间，但是它会占用客户端内存。有三个地方可进行配置：

在 HBase 的 conf 配置文件中进行配置 hbase.client.scanner.caching； 通过调用HTable.setScannerCaching(intscannerCaching) 进行配置； 通过调用Scan.setCaching(intcaching) 进行配置。三者的优先级越来越高。

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（编辑：52站长网）

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