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1、CAP理论Hbase的部署与使用Consistency一致性：任何一个读操作总是能够读取之前完成的写操作Availability可用性(指的是快速获取数据)每一次操作总是能够在确定的时间返回PartitionTolerance分区容忍性(分布式)在出现网络分区的情况下，仍然能够满足一致性和可用性。CAP理论取舍CAP理论告诉我们:一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。因此系统的关注点不同，相应的采用的策略也不同：CA：传统关系数据库AP：key-value数据库不同数据对于一致性的要求是不同的：用户评论对不一致是不敏感的，可以容忍相对较长时间
2、的不一致，这种不一致并不会影响交易和用户体验。产品价格则是非常敏感的，通常不能容忍超过10秒的价格不一致。一致性强一致性ACID在单机环境中，强一致性可以由数据库的事务来保证。在多机环境中，强一致性很难做到。分布式事务：性能太差，在互联网的应用中不适合弱一致性（包括最终一致性）通过提交处理的半同步、半异步或全异步，取得最终一致性效果。最终一致性使得数据的提交具有延时性，而在一定范围的延时性范围内（比如一秒），应用的可用性是OK的例：DNS系统。更新一个域名的IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都可以看到最新的域名和IP的映射。服务器一致性N：节点的个数W：更新的时
3、候需要确认已经被更新的节点个数R：读数据的时候读取数据的节点个数如果W+R>N，那么分布式系统就会提供强一致性的保证，因为读取数据节点和被写入的节点是有重叠的。在一个RDBMS的复制模型中(Master/Slave)，假如N=2，那么W=2，R=1，此时是一种强一致性，但是这样造成的问题就是可用性的减低，因为要想写操作成功，必须要等2个节点都完成以后才可以。在分布式系统中，一般N都大于3（冗余），根据CAP理论，一致性，可用性和分区容错性最多只能满足两个，那么就需要在一致性和分区容错性之间做一个平衡。高一致性：N=W，R=1，这个时候可用性就会大大降低高可用性：W=1，这样使得写操作延迟
4、最低，同时通过异步的机制剩余的N-W个节点。(N,R,W)的值典型设置为(3,2,2),兼顾性能与可用性Hbase的部署配置hosts，确保涉及的主机名均可以解析为ip编辑hbase-env.xml编辑hbase-site.xml（关联Hadoop）覆盖Hadoop核心jar包编辑regionservers文件把Hbase复制到其它节点启动Hbase验证启动运行界面Hbase存储特点：修改数据时，采用折中办法，一定时间内，在内存中操作可以修改，写入磁盘后不可修改。删除数据时，并不是真的删除，而是insert一条完全相同的记录，并且打上一个删除标记（HDFS文件不能修改）。定期重整压缩（将
5、小文件合成大文件），舍弃过时文件以及有删除标记的数据。无索引，但是可以手工建立索引。但两表之间需要同时增、删、改。Hbase设计原则：尽量使数据在一个列族中，因为一个列族是一个Store，物理上在一起。数据的插入、删除、修改在内存中，定期写入磁盘。写入后不可修改，删除的话需要设置删除标记。StoreFile对应HDFS中的Hfile具体文件经过两次分布，不知道物理存放位置。hbase(main):024:0>status#查询Hbase状态3servers,0dead,1.0000averageloadhbase(main):025:0>version#查询Hbase版本0.90.4,r
6、1150278,SunJul2415:53:29PDT2011hbase(main):011:0>create‘member’,‘member_id’,‘address’,‘info‘#建表0row(s)in1.2210seconds数据库相关语句表名行键列族1列族2hbase(main):012:0>list#列出表名TABLEmember1row(s)in0.0160secondshbase(main):006:0>describe'member‘#查看表信息DESCRIPTIONENABLED{NAME=>‘member’,FAMILIES=>[{NAME=>‘address’,B
7、LOOMFILTER=>‘NONE’,REPLICATION_SCOPE=>‘0’,true,VERSIONS=>'3',COMPRESSION=>'NONE',TTL=>'2147483647',BLOCKSIZE=>'65536',IN_MEMORY=>'false',BLOCKCACHE=>'true'},{NAME=>'info',BLOOMFILTER=>'NONE',REPLICATION_SCOPE=>'0',VERS
