大數據培訓_Hbase為什么容量大速度快
引言
HBase被譽為超級大型分布式的數據庫，適合于存儲大表數據（表的規模可以達到數十億行以及數百萬列），并且對大表數據的讀、寫訪問可以達到實時級別。為什么HBase可以存儲那么大量的數據呢，為什么Hbase這么大型的數據可以實時讀取。
Hbase介紹
HBase是一個面向列、可伸縮、高可靠性、高性能的分布式存儲系統，同時也叫做分布式的數據庫。利用HBASE技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。HBASE的目標是存儲并處理大型的數據，更具體來說是僅需使用普通的硬件配置，就能夠處理由成千上萬的行和列所組成的大型數據。
Hbase 架構
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Habse寫數據流程
① 客戶端發起請求
② 通過ZooKeeper尋找到meta表所在RegionServer
③ meta表中記載著各個User Region信息（rowkey范圍，所在RegionServer），通過meta表尋找所要寫入的Region所在RegionServer
④ 請求按RegionServer和Region打包發送到Region所在RegionServer，由該RegionServer具體處理數據寫入
habse讀數據流程
① 客戶端發起請求
② 通過ZooKeeper尋找到meta表所在RegionServer
③ meta表中記載著各個User Region信息（rowkey范圍，所在RegionServer），通過rowkey查找meta表，獲取所要讀取的Region所在RegionServer
④ 請求發送到該RegionServer，由其具體處理數據讀取
⑤ 數據讀取返回到客戶端
為什么HBase可以存儲那么大量的數據呢
利用Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）作為其文件存儲系統，提供實時讀寫的分布式數據庫系統。
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從上圖了解到，如果你掌握了hadoop中的hdfs分布式文件系統，就很容易理解hbase為什么能存儲大量的數據。Hbase本身就是利用hadoop中的hdfs作為它的存儲系統。
為什么Hbase這么大型的數據可以實時讀取
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很明顯habse是把一個超級大的表，進行分割成一塊一塊的數據，然而這一塊一塊都會帶著rowkey，把這一塊一塊的數據存儲到hadoop中的datanode數據節點中，這樣我們就保證大數表的數據被分成一個一個很小的表，從而數據庫要讀一個小表，那是多么簡單的事情，所以超級大表實現秒級也是可能的。
