参考来源:B站尚硅谷HBase2.x目录Master架构RegionServer架构写流程MemStoreFlush读流程HFile结构读流程合并读取数据优化StoreFileCompactionRegionSplit

2.2.列与列族2.3.时间戳：定义数据版本2.4.HBase的Key-Value三.HBase架构1.HBase读写流程简述2.HRegionServer内部内部数据流转：HRegion<-Store(HFile

HBase数据模型1.1逻辑视图与物理视图1.2多维稀疏排序Map二、HBase相关数据结构2.1LMS树索引2.2布隆过滤器三、RegionServer核心模块3.1HLog3.2MemStore3.3HFile3.4BlockCache

1、WAL：write-aheadlog预写日志灾难恢复，一旦服务器崩溃，通过重放log，即可恢复之前的数据（内存中还没有刷写到磁盘的数据）；如果写入wal操作失败，整个操作就认为是失败。因此，如果开启wal机制，写操作性能会降低；如果关闭wal机制，数据在内存中未刷写到磁盘时，server突然宕机，产生数据丢失。解决办法：不开启wal机制，手工刷新memstore的数据落地//禁用WAL机制pu

1、简介Compaction是从一个Region的一个Store中选择部分HFile文件进行合并。其目的为了减少HFile的个数跟清理掉过期和删除的数据。

1,hbase读流程首先通过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

每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。

1.修改regionserver参数的参数：hbase.regionserver.hfile.durable.syncfalsehbase.regionserver.wal.durable.syncfalsehbase.regionserver.handler.count600hbase.regionserver.metahandler.count3002

方法一使用_findfirst和_findnext#includeintptr_thFile=-1;struct_finddata_tfile;std::stringpathName="D:\\";if(hFile

1.架构原理1）StoreFile保存实际数据的物理文件，StoreFile以HFile的形式存储在HDFS上。

读取文件的内容智慧与美貌并存的小编又来了今天分享文件操作的读取功能文件的写功能见上篇博客点击codesys工程ST语言学习笔记（二）写文件操作与添加库方法首先我们展示一些codesys的库文件功能变量变量变量变量SysFileClose关闭文件hFile

因为数据的持久化文件HFile是按照KeyValue存储的，如果RowKey的长度过长，会使得文件

HBase中的用户数据在LSM树体系架构中最终会形成一个一个小的HFile文件。我们知道，HFile小文件如果数量太多会导致读取低效。

.概述Compaction核心功能是合并小文件，HBase的Compaction分为MinorCompaction和majorCompaction两类MinorCompaction选取部分小的，相邻的HFile

文章目录1.Compaction1.1.基本原理1.2.Compaction的核心作用1.2.1.副作用1.3.Compaction基本流程1.3.1.Compaction触发时机1.3.2.待合并HFile

minorcompaction删除TTL过期数据majorcompaction被删除的数据（打了Delete标记的数据）、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据MinorCompaction：指选取一些小的、相邻的HFile

背景HBase在将数据落盘到HDFS上之后，为了解决小文件并提高数据访问效率，定义了两种方式来合并HFile文件。

HFileCompactionHFileCompaction的作用上一篇博客中有提到，HBase的MemStore在满足一定的条件下会将内存中的数据刷写成HFile，而一个MemSt

HBase的童鞋都知道，HBase是一种LSM（Log-StructuredMergeTree）架构模式，用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile

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

32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333366303733的//以byte流的方式打开文件d:\1.gifFileInputStreamhFile=newFileInputStream(url);//得到文件大小inti=hFile.available

若文件存在且是一个字符特殊文件，则为真-dfile若文件存在且是一个目录，则为真-efile若文件存在，则为真-ffile若文件存在且是一个规则文件，则为真-gfile若文件存在且设置了SGID位的值，则为真-hfile

首先介绍数据如何写入MemStore并flush形成HFile文件，然后介绍HBase是如何从HFile、MemStore中检索出待查的数据。

RegionServer组件实际上是一个综合体系，包含多个各司其职的核心模块：HLog、MemStore、HFile以及BlockCache。

HBase是采用Log-StructuredMergeTree的架构，随着Flush阶段的不断触发，生成许多的HFile（默认128M），而不管是对于HDFS还是现有的HDD磁盘，大量的文件都会产生许多的问题

块硬盘设备/dev/sda1:第a块硬盘设备的第1个分区boot：MBR:GPT:格式化：mkfs挂载分区：mount查看分区挂载情况：lsblk-ftree安树形结构输出文件结构文件占用空间的大小：du-hfile

[-hFILE]如果FILE存在且是

同时由于这种特性在HBase中，它的存储会形成一个个的小文件HFile。当HFile文件数过多的时候，会导致读取效率降低，为了解决这个问题，HBase中引入了Compaction设计。

②Region自动均衡③HFile的合并（compaction）④BlockCache和BloomFilter一、Region拆分与合并一个Region就是一个表的一段Rowkey的数据集合。

模糊概念区分StoreFile是HFile的外观。在压缩方面，StoreFile的使用似乎在过去很盛行。Store与ColumnFamily是同一件事。

[-hFILE]如果FILE存在且是

位打开分析代码void__noreturnstart(){DWORDNumberOfBytesWritten;//[esp+0h][ebp-4h]BYREFNumberOfBytesWritten=0;hFile

读流程从头到尾可以分为如下4个步骤：1.Client-Server读取交互逻辑，2.Server端Scan框架体系，3.过滤淘汰不符合查询条件的HFile，4.从HFile中读取待查找Key。

vfp低级函数读写串口DeclareSleepInWIN32APIIntegehfile=fopen("com1")fwrite(hfile,"123456")sleep(100)  &&等100毫秒fgets

）2.TCP漏洞利用1).使用Nmap进行端口扫描nmap-p21"destip"2).使用nc进行ftp链接nc“destip”3.TCP密码暴力破解1）.medusaMedusa[-hhost|-Hfile

Hbase读写流程解析（总括）上节课我们详细说明了Hbase的架构，包括HMaster,HRegionServerf(RS),Hlog,HRegion,Store及HFile各自的作用，本节详细解析hbase

上一篇咱们讲了通过hive映射为hbase表导数据，这儿我么再讲一下通过hive，使用hbase原生jar生成hfile再bulkload到hbase，可以做到hive解偶本篇适用于适用于数据量较大的场景

man/3/mp4setaudioprofilelevel1、创建mp4文件MP4Create(sFileName);//传入要创建的mp4文件名2.设置文件时间基MP4SetTimeScale(m_hFile

Linux判断文件存储移动磁盘的方法一、文件位置二、磁盘信息（方法一）三、设备属性（方法二）四、磁盘链接（方法三，仅限USB）一、文件位置通过df-hfile获取块设备文件存放位置sdb4，sudofdisk-l

LocalDeclarationofXYZhidesinstancevariable"meansthatyouhaveaninstancevariablecalledgetTextdeclaredinyour.hfile

timer在app_timer.h中SDK中的说明:UsageConfigurationoftheapp_timermoduleisstatic.Itislocatedinthesdk_config.hfile.Usefunctionapp_timer_inittoinitializethelibrary.Todefineati

regionserver可以同时处理的请求个数(包括增删查改),超过这个值的请求会在Queue里排队hbase.regionserver.handler.count:30##以下几个参数是关于MemStore刷入HFile

Split(Region拆分)自动拆分根据region大小触发拆分早期（0.94版本前）HBase仅根据Region中最大的列簇大小（即一个Store，也即HFile）进行自动拆分，默认拆分阈值为10G

stringpath,std::vector&files){//文件句柄intptr_thFile=0;//文件信息struct_finddata_tfileinfo;std::stringp;if((hFile

//student.hfile//宏定义为了解决.h文件的多重引用问题#ifndefSELECTIONSORT_SORTTESTHELPER_H#defineSELE

从hbase0.92版本后，hbaseHFile格式变为2.0，对应的写对象为HFileWriterV2，hbase写hfile是一个一个KeyValue来写的。

系统架构图从HBase的架构图上可以看出，HBase中的组件包括Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile

查询，当数据量相当大的时候，是怎么读的很快的参考答案：1、基于LSM树的存储方式HBase采用基于LSM树的存储方式，这种存储方式将数据分为内存和磁盘两层存储，内存部分称为MemStore，磁盘部分称为HFile

[-hFILE]如果FIL

应用三、数据入库效率问题，hdfs及HBase分析，批量写入优化四、CheckPoint优化及配置，内存模型，Flink运行参数调优五、爬虫，hive表关联六、mapreduce程序->hdfs文件转hfile