PostgreSQL 让人着迷的地方，不在于他比某些数据库的流行，也不在于比某些数据库的高“贵”， 更不如某些数据库的“简单”。Postgresql 让人无法自拔的是他的”多端变化”， 用开发的角度来说，叫多态性。
create database hstore; create extension hstore;
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上，支持 PB 级别、百万列的数据存储。
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。
熟悉HBase的同学应该知道，HBase是基于一种LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）存储模型设计的，写入路径上是先写入WAL（Write-Ahead-Log）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能，HBase会合并小的HFile以减少文件数量，这种合并HFile的操作称为Compaction，这也是为什么要进行Compaction的原因。
Compaction是buffer->flush->merge的Log-Structured Merge-Tree模型的关键操作，主要起到如下几个作用：
dblink是psql下的扩展功能，可以实现在一个数据库中远程操作另外一个数据库，是实现跨库的一种方法。
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件，然后再写一份到内存中，也就是memstore模块，当满足条件时，memstore才会被flush到底层文件系统，形成HFile。
flush_compact.xml <property> <name>hbase.hstore.compaction
如下教程需要先安装这个组件：yum install postgresql10-contrib
一般安装好的HBase集群，默认配置是给Master和RegionServer 1G的内存，而Memstore默认占0.4，也就是400MB。显然RegionServer给的1G真的太少了。
Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性
在此过程中，我们经常会遇到写入阻塞问题，表现为数据无法写入，本文我们就来分析可能会引发写入阻塞的几种情况，以及如何尽量避免阻塞问题。
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
Compaction把多个MemStore flush出来的StoreFile合并成一个文件，而Split则是把过大的文件Split成两个。
先上一张图讲一下Compaction和Split的关系，这样会比较直观一些。 Compaction把多个MemStore flush出来的StoreFile合并成一个文件，而Split则是把过大的文件
就职于网易杭州研究院后台技术中心数据库技术组，从事HBase开发、运维，对HBase相关技术有浓厚的兴趣。
2、管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegion Server退出时迁移其负责的HRegion到其他HRegionServer上。
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式，用于获取存储在memtables中的内存数据，对其进行排序以实现快速访问，并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中，或者在数据更新时被删除。
CDP 运营数据库 (COD)是由 Apache HBase 和 Apache Phoenix 提供支持的实时自动扩展运营数据库。它是在 Cloudera 数据平台 (CDP) 公共云上运行的主要数据服务之一。您可以从CDP 控制台访问 COD 。
本文介绍了HBase中Compaction的来源，主要涉及了HBase的RegionServer中的compact进程，以及Compaction如何通过HBase的Store来对数据进行清理和整理。同时，本文还介绍了HBase中两种Compaction的操作过程，以及它们的区别和联系。通过本文的介绍，读者可以更好的理解HBase中的Compaction，并更好的管理和维护HBase的数据。
该机制用于数据的容错和恢复： 每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
1.从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包，我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz
在NOSQL 和 RDBMS 以及NEW SQL 打的火热的时候,发现了一个大言不惭的数据库 EdgeDB. 宣称自己是下一代的数据库, what's the new? 宣称 将NOSQL 和关系型
为了能够让namespace支持使用配置属性，如：namespace下表个数（hbase.namespace.quota.maxtables）或者region个数（hbase.namespace.quota.maxregions） 需要设置hbase.quota.enabled为true或者设置 <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.Namespace
PostgreSQL有很多索引类型。每种索引类型都有各自适用的情景，具体使用哪一种索引取决于数据类型、表中的底层基本数据和执行的查询类型。
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
HBase 系统架构图 组成部件说明 Client： 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通
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”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
我的是在VSCODE中进行安装的，下面我将演示如何在VSCODE中如何安装，首先在VSCODE的插件商店中去搜索Baidu Comate ，选择第一个蓝色的类似浏览器的图表
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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。
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。
继月初 HStreamDB 0.9 正式发布之后，HStreamDB 团队投入了新的 v0.10 的开发周期。本月主要新增了端到端压缩、CLI 支持 TLS 等功能，并修复了多项已知问题，同时新的 Haskell gRPC 框架以及云原生的全托管流数据库服务 HStream Cloud 也正在开发中。
HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。 HBase特性： 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现，其相互对应如下： Google HBase 文件存储系统 GFS
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构，它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器，而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调，并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。
最近为了方便开发，在自己的虚拟机上搭建了三节点的Hadoop集群与Hbase集群，hadoop集群的搭建与zookeeper集群这里就不再详细说明，原来的笔记中记录过。这里将hbase配置参数进行相应整理，方便日后使用。
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
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。
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
首先通过meta表找到要读数据的region所在的RegionServer,然后去BlockCash中读取,如果没有就去Memstore中读取,如果也没有,那就去Hfile中去读 (1) 客户端访问Zookeeper，获取存放目标数据的Region信息,从而找到对应的RegionServer。 (2) 通过RegionServer获取需要查找的数据。 (3) Regionserver的内存分为MemStore和BlockCache两部分，MemStore主要用于写数据，BlockCache主要用于读数据。读请求先到BlockCache中查数据，查不到就到MemStore中查，再查不到就会到StoreFile上读，并把读的结果放入BlockCache。 寻址过程：client–>Zookeeper–>.META.表–>RegionServer–>Region–>client
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 中的每张表都通过行键(rowkey)按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion 超过256M 就要被分割成两个，由HRegionServer管理，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，然后对表的每个列族（Column Family）创建一个 store 实例， 每个 store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个HFile，HFile 就是实际的存储文件，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore实例。
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