大数据开发（HBase面试真题-卷二）

1、HBase读写数据流程？

HBase是一个面向大规模数据集的分布式存储系统。它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建，并提供了可靠性、高性能和高伸缩性的数据存储解决方案。

HBase的数据读写流程如下：

1. 客户端发起读写请求：应用程序通过HBase客户端API向HBase集群发起读写请求。
2. 客户端与Zookeeper交互：HBase客户端与Zookeeper集群进行交互，以获取HBase集群的元数据信息，如表的信息、区域服务器等。
3. 客户端与HMaster交互：HBase客户端向HMaster发送读写请求，请求涉及到的表和列族的元数据信息。
4. HMaster分配RegionServer：HMaster根据表的元数据信息，将对应的RegionServer分配给客户端。
5. 客户端与RegionServer交互：客户端与被分配的RegionServer进行通信，发送具体的读写请求。
6. RegionServer处理请求：RegionServer接收到请求后，根据HBaser表的数据分布规则（Row Key）定位到对应的Region。
7. RegionServer与HDFS交互：RegionServer通过HDFS访问底层的数据文件，进行读取或写入操作。
8. 数据读写完成：RegionServer将读取到的数据或写入的数据返回给客户端。

2、HBase的读写缓存？

写缓存：HBase在接收到写请求后，会将数据先写入内存中的写缓存（Write Ahead Log）,然后再异步地将数据刷写到磁盘上的数据文件。这种机制可以提高写入性能，因为内存的写入速度远快于磁盘的写入速度。
读缓存：HBase再读取数据时，首先会尝试从内存中读缓存（BlockCache）中读取数据，如果缓存中没有相应的数据，则需要从磁盘上的数据文件中读取。读缓存可以提高读取性能，因为内存的读取速度远快于磁盘的读取速度。

3、在删除HBase中的一个数据的时候，它什么时候真正的进行删除呢？

在HBase中，删除操作并不会立即将数据从存储中删除。实际上，删除操作只是在数据的特定版本上打上一个删除标记，标记该数据已经被删除。这是因为HBase使用LSM存储结构。
当执行删除操作时，HBase会创建一个新的版本，并将该版本的数据标记为删除。之后，HBase会在后续的Major Compaction（主要合并）或Minor Compaction（次要合并）过程中，才会真正将带有删除标记的数据从存储中清除。
Major Compaction是指HBase将所有的HFile文件进行合并，以减少存储空间的占用，并清理已标记为删除的数据。Major Compaction通常由系统自动触发，但也可以手动执行。
Minor Compaction是指HBase将相邻的小文件进行合并，以减少文件数量和提高读取性能。Minor Compaction也会清理已标记为删除的数据。

4、HBase的一个region由哪些东西组成？

1. 行键范围（start key 和 end key）：每个region都有一个唯一的行键范围，用于标识该region负责存储的数据范围。
2. MemStore：每个region都有一个内存中的MemStore，用于缓存该region内的写入操作。当MemStore的大小达到一定阈值时，会将其刷新到磁盘上的HFile。
3. HFile：每个region都包含一个或多个HFile，用于持久化存储该region内的数据。HFile是HBase中的底层存储格式，以块的形式存储数据，并提供快速的读取和写入操作。
4. WAL（Write-Ahead-Log）：每个region都有一个WAL，用于记录该region内的写入操作。WAL在写入操作发生时先将操作记录到日志中，然后再将数据写入MemStore。WAL的作用是保证数据的持久化和可恢复性。
5. Region Server：每个region都由一个Region Server负责管理和处理。Region Server是HBase集群中的工作节点，负责处理读写请求、维护和管理region以及与HDFS进行交互。

5、HBase的rowkey为什么不能超过一定的长度？为什么要唯一？rowkey太长会影响HFile的存储？

是的，HBase的rowkey不能超过一定的长度是为了保证HBase的性能和存储效率。当rowkey过长时，会导致HBase在存储数据时需要占用更多的存储空间，同时也会增加数据的读取和检索的时间。
HBase的存储结构是基于HFile的，HFile使用了类似B+树的索引结构来组织数据。当rowkey过长时，HFile中的索引节点需要占用更多的存储空间，从而导致HFile文件变大，进而影响了存储性能。
此外，rowkey的唯一性是HBase中数据的检索和存储的重要依据。HBase使用rowkey来进行数据的分布和定位，保证了数据在分布式环境下的高效读写和检索。如果rowkey不唯一，可能会导致数据覆盖或重复存储的问题。

6、HBase的Get和Scan的区别和联系？

HBase的Get和Scan是两种不同的读取数据的方式。
Get操作：是通过指定行键（rowkey）来获取单个数据行的详细信息。通过Get操作，可以获取到指定行键对应的完整数据行，包括所有的行族和列的数据。Get操作适用于需要获取指定行的详细信息的场景。
Scan操作：是通过指定起始行键和终止行键来获取一系列数据行的信息。通过Scan操作，可以按照指定的范围获取多个数据行，范围可以是某个列族的所有数据，也可以是某个列族下某些列的数据。Scan操作适用于需要按照范围获取多个数据行的场景。

7、HBase的预分区？

HBase的预分区是将HBase的表按照指定的规则提前进行分区划分，以便在数据插入时自动将数据分散到不同的Region Server上。这样可以提高数据的负载均衡和查询性能。
预分区可以通过在创建表时指定预分区键来实现。预分区键可以是任意的字节数组，通常是根据数据的特点和访问模式来选择的。
预分区的好处是可以保证数据均匀分布在集群的不同Region Server上，避免数据倾斜问题。此外，预分区还可以提高查询的并行性，因为查询可以同时在多个Region Server上进行。
预分区的规则可以是基于哈希值，也可以是基于范围。基于哈希值的预分区可以确保数据均匀分布，但可能导致某些特定查询需要跨多个Region Server进行。基于范围的预分区可以根据数据的顺序进行分区，可以提高某些特定查询的性能。

8、既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBase？

首先，HDFS是一个分布式文件系统，主要用于存储大规模数据文件。它具有高容错性、高吞吐量和拓展性好等特点，适用于顺序读写大文件。但是，HDFS并不适用进行随机读写操作，因为它对小文件的支持不够高效。
相比之下，HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据块。它在HDFS上建立了一层抽象，提供了快速的随机读写能力。HBase的设计目标是支持高并发、低延迟的在线数据访问，适用于实时的数据查询和更新。另外，HBase还提供了强一致性的数据模型和灵活的数据模式，可以根据需求动态地添加和删除列。