hbase依靠什么存储底层数据

HBase存储底层数据的原理

HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型的数据库，它是Google Bigtable的实现版，设计用于存储非结构化的稀疏数据，HBase运行在Hadoop文件系统（HDFS）之上，提供对大规模数据的随机实时读/写访问，HBase的目标是为Hadoop提供大规模的结构化存储，并利用Hadoop文件系统（HDFS）和ZooKeeper提供的协调服务来处理数据的一致性和可用性。

HBase的数据模型

HBase中的数据被建模为一张大表，这个表由行和列组成，每个键值对被称为一个“单元格”（Cell），表中的每一行由一个唯一的行键（Row Key）标识，而行键是按照字典顺序排序的，每个列被划分为多个列族（Column Family），列族是HBase物理存储的基本单位，同一列族的数据会被一起存储。

HBase的存储格式

HBase的底层数据存储主要依靠以下两个文件：

1. HFile：HFile是HBase中KeyValue类型的持久化文件，也就是实际保存底层数据的文件，HFile文件以KeyValue的形式保存数据，每行数据根据RowKey进行排序，然后以KeyValue的形式进行存储。

2. MemStore：MemStore是内存中的缓存区域，当客户端向HBase写入数据时，数据首先会被写入到MemStore中，等到一定条件触发（如MemeStore满了或者有新的Region Server加入集群等）时，MemStore中的数据会刷新到HFile中。

HBase的读写过程

写操作

写操作的过程如下：

1. 客户端将数据发送给HBase。

2. HBase接收到数据后，首先将数据写入WAL（Write Ahead Log）日志，以防止在写入过程中发生故障导致数据丢失。

3. 数据被写入到MemStore中。

4. 当MemStore达到一定的阈值时，数据会被刷新到HFile中。

读操作

读操作的过程如下：

1. 客户端向HBase发送读请求。

2. HBase首先在MemStore中查找是否有请求的数据。

3. 如果MemStore中没有找到，那么会在HFile中查找。

4. 如果HFile中也没有找到，那么返回空结果。

HBase的底层数据存储技术的优势

HBase的底层数据存储技术具有以下优势：

1. 高可扩展性：HBase可以方便地通过增加更多的机器来扩展存储容量和计算能力。

2. 高性能：由于HBase是基于列的存储，因此可以高效地进行列级别的压缩和查询。

3. 高可用性：HBase使用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和ZooKeeper来进行数据复制和故障恢复，确保了数据的高可用性。

相关问答FAQs

Q1: HBase和传统的关系型数据库有何不同？

答：HBase是一个非关系型的分布式数据库，它的设计目标是处理大规模的稀疏数据，而传统的关系型数据库则主要用于处理结构化数据，HBase提供了基于列的存储和查询，而传统的关系型数据库则是基于行的。

Q2: HBase适合用来做什么？

答：HBase非常适合用来处理大规模的非结构化或半结构化数据，例如网站日志、社交媒体数据、传感器数据等，由于其高可扩展性和高性能，HBase也常被用于大数据分析和实时数据查询等场景。