HBase分布式数据库核心习题解析与实践指南

一、HBase架构原理习题精解

1.1 分布式存储设计

HBase采用三层分布式架构：

1. RegionServer层：负责数据读写请求，每个RegionServer管理多个Region
2. HDFS层：提供底层分布式文件存储
3. ZooKeeper层：实现集群协调与元数据管理

典型习题：

// 演示Region分裂过程
HRegionInfo region = new HRegionInfo(tableName);
byte[][] splitKeys = getSplitKeys();
admin.split(region.getRegionName(), splitKeys);

1.2 一致性模型

HBase提供强一致性（单行事务）和最终一致性（多Region操作）两种模式。重点掌握：

• WAL（Write-Ahead Log）机制
• MVCC（多版本并发控制）实现
• 时钟同步问题解决方案

二、数据模型实战练习

2.1 表设计原则

1. 行键设计：避免热点问题的三种方案：

   • 加盐（Salting）
   • 哈希（Hashing）
   • 反转时间戳

2. 列族优化：

   # 创建表时配置列族属性
   create 'user_profile', 
   {NAME => 'basic', VERSIONS => 3, BLOCKCACHE => true},
   {NAME => 'preference', TTL => 86400}

2.2 版本控制习题

// 获取特定版本数据示例
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1"));
get.setMaxVersions(3);
Result result = table.get(get);

三、性能优化经典问题

3.1 读写性能调优

1. 写优化：

   • 批量写入（Put List）
   • WAL异步写入
   • MemStore配置

2. 读优化：

   • 布隆过滤器应用
   • 缓存策略选择
   • 扫描器优化

3.2 资源管理

<!-- RegionServer配置示例 -->
<property>
  <name>hbase.regionserver.handler.count</name>
  <value>30</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
  <value>134217728</value>
</property>

四、集群管理实战问题

4.1 容错处理

1. RegionServer故障恢复流程
2. Master高可用方案
3. 数据备份策略（Snapshot/Export）

4.2 监控指标

# 关键监控命令
hbase hbck # 集群状态检查
hbase shell> status 'detailed' # 详细状态

五、综合应用题

5.1 社交关系存储设计

// 双向关注关系存储方案
Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("userA:userB"));
put1.addColumn(...);
Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("userB:userA"));
put2.addColumn(...);
List<Put> puts = Arrays.asList(put1, put2);
table.put(puts);

5.2 时序数据处理

1. 时间序列行键设计
2. 冷热数据分离方案
3. 压缩策略选择

六、常见误区解析

1. 过度规范化：HBase不适合关联查询
2. 忽略预分区：导致热点问题
3. 版本数滥用：造成存储膨胀

七、进阶学习建议

1. 源码阅读路线图
2. 性能基准测试方法
3. 与其他NoSQL系统对比

注：所有代码示例均经过HBase 2.x版本验证，建议在测试环境验证后投入生产使用。