大数据培训_Hbase为什么容量大速度快

引言
Hbase被誉为超级大型分布式的数据库，适合于存储大表数据（表的规模可以达到数十亿行以及数百万列），并且对大表数据的读、写访问可以达到实时级别。为什么Hbase可以存储那么大量的数据呢，为什么Hbase这么大型的数据可以实时读取。
Hbase介绍
Hbase是一个面向列、可伸缩、高可靠性、高性能的分布式存储系统，同时也叫做分布式的数据库。利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。Hbase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

Hbase 架构

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Habse写数据流程
①　客户端发起请求
②　通过ZooKeeper寻找到meta表所在RegionServer
③　meta表中记载着各个User Region信息（rowkey范围，所在RegionServer），通过meta表寻找所要写入的Region所在RegionServer
④　请求按RegionServer和Region打包发送到Region所在RegionServer，由该RegionServer具体处理数据写入
habse读数据流程
①　客户端发起请求
②　通过ZooKeeper寻找到meta表所在RegionServer
③　meta表中记载着各个User Region信息（rowkey范围，所在RegionServer），通过rowkey查找meta表，获取所要读取的Region所在RegionServer
④　请求发送到该RegionServer，由其具体处理数据读取
⑤　数据读取返回到客户端
为什么Hbase可以存储那么大量的数据呢

利用Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）作为其文件存储系统，提供实时读写的分布式数据库系统。

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从上图了解到，如果你掌握了hadoop中的hdfs分布式文件系统，就很容易理解hbase为什么能存储大量的数据。Hbase本身就是利用hadoop中的hdfs作为它的存储系统。

为什么Hbase这么大型的数据可以实时读取

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很明显habse是把一个超级大的表，进行分割成一块一块的数据，然而这一块一块都会带着rowkey，把这一块一块的数据存储到hadoop中的datanode数据节点中，这样我们就保证大数表的数据被分成一个一个很小的表，从而数据库要读一个小表，那是多么简单的事情，所以超级大表实现秒级也是可能的。

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