為何hbase速度很快？
hbase能提供實時計算服務主要原因是由其架構和底層的資料結構決定的，即由lsm-tree(log-structured merge-tree) + htable(region分割槽) + cache決定——客戶端可以直接定位到要查資料所在的hregion server伺服器，然後直接在伺服器的乙個region上查詢要匹配的資料，並且這些資料部分是經過cache快取的。
前面說過hbase會將資料儲存到記憶體中，在記憶體中的資料是有序的，如果記憶體空間滿了，會刷寫到hfile中，而在hfile中儲存的內容也是有序的。當資料寫入hfile後，記憶體中的資料會被丟棄。
hfile檔案為磁碟順序讀取做了優化，按頁儲存。下圖展示了在記憶體中多個塊儲存並歸併到磁碟的過程，合併寫入會產生新的結果塊，最終多個塊被合併為更大塊。
多次刷寫後會產生很多小檔案，後台執行緒會合併小檔案組成大檔案，這樣磁碟查詢會限制在少數幾個資料儲存檔案中。hbase的寫入速度快是因為它其實並不是真的立即寫入檔案中，而是先寫入記憶體，隨後非同步刷入hfile。所以在客戶端看來，寫入速度很快。另外，寫入時候將隨機寫入轉換成順序寫，資料寫入速度也很穩定。
而讀取速度快是因為它使用了lsm樹型結構，而不是b或b+樹。磁碟的順序讀取速度很快，但是相比而言，尋找磁軌的速度就要慢很多。hbase的儲存結構導致它需要磁碟尋道時間在可**範圍內，並且讀取與所要查詢的rowkey連續的任意數量的記錄都不會引發額外的尋道開銷。比如有5個儲存檔案，那麼最多需要5次磁碟尋道就可以。而關係型資料庫，即使有索引，也無法確定磁碟尋道次數。而且，hbase讀取首先會在快取（blockcache）中查詢，它採用了lru（最近最少使用演算法），如果快取中沒找到，會從記憶體中的memstore中查詢，只有這兩個地方都找不到時，才會載入hfile中的內容，而上文也提到了讀取hfile速度也會很快，因為節省了尋道開銷。
舉例：
a：如果快速查詢（從磁碟讀資料），hbase是根據rowkey查詢的，只要能快速的定位rowkey, 就能實現快速的查詢，主要是以下因素：
1、hbase是可劃分成多個region，你可以簡單的理解為關係型資料庫的多個分割槽。
2、鍵是排好序了的
3、按列儲存的
首先，能快速找到行所在的region(分割槽)，假設表有10億條記錄，佔空間1tb, 分列成了500個region, 1個region佔2個g. 最多讀取2g的記錄，就能找到對應記錄；
其次，是按列儲存的，其實是列族，假設分為3個列族，每個列族就是666m， 如果要查詢的東西在其中1個列族上，1個列族包含1個或者多個hstorefile，假設乙個hstorefile是128m， 該列族包含5個hstorefile在磁碟上. 剩下的在記憶體中。
再次，是排好序了的，你要的記錄有可能在最前面，也有可能在最後面，假設在中間，我們只需遍歷2.5個hstorefile共300m
最後，每個hstorefile(hfile的封裝)，是以鍵值對（key-value）方式儲存，只要遍歷乙個個資料塊中的key的位置，並判斷符合條件可以了。 一般key是有限的長度，假設跟value是1:19（忽略hfile上其它塊），最終只需要15m就可獲取的對應的記錄，按照磁碟的訪問100m/s，只需0.15秒。 加上塊快取機制（lru原則），會取得更高的效率。
b：實時查詢
實時查詢，可以認為是從記憶體中查詢，一般響應時間在1秒內。hbase的機制是資料先寫入到記憶體中，當資料量達到一定的量（如128m），再寫入磁碟中， 在記憶體中，是不進行資料的更新或合併操作的，只增加資料，這使得使用者的寫操作只要進入記憶體中就可以立即返回，保證了hbase i/o的高效能。
實時查詢，即反應根據當前時間的資料，可以認為這些資料始終是在記憶體的，保證了資料的實時響應。
為何HBase速度很快
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