本篇文章给大家谈谈hbase集群添加新节点，以及hbase添加列对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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hbase的作用
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。
HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
HBase是一个分布式的存储系统，可以很容易在廉价PC上搭建其大规模存储系统，用于存储海量数据，这使得HBase适合于作为站点数据统计工具的存储系统。
hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计
必须在设计上保证RowKey的之一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。rowkey：行键设计的三个原则之一必须在设计上保证其之一性。
必须在设计上保证RowKey的之一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。
目前针对这种较大KeyValue写入性能较差的问题还没有直接的解决方案，好在社区已经意识到这个问题，在接下来即将发布的下一个大版本HBase 0.0版本会针对该问题进行深入优化，详见 HBase MOB ，优化后用户使用HBase存储文档、图片等二进制数据都会有极佳的性能体验。
排序 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。
我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从 左到右比 大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符。
Zookeeper-Zookeeper可以干什么
1、其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。
2、zookeeper是动物管理员的意思。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码租前慎的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
3、ZooKeeper用于为分布式应用程序提供分布式并且开源的协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以基于这些原语来实现用于同步，配置维护以及组和命名的更高级别的服务。对于不了解Zookeeper的初学者来说，看完是不是很懵逼？所以本文将从程序员的角 出发，引导大家快速的去了解Zookeeper能够用来干什么。
4、zookeeper是Dubbo服务的注册中心，provider提供服务后注册在zookeeper上， consumer可以接口和版本信息从zookeeper中获取相应的服务，服务对于consumer来说完全透明，根本感知不到该接口是来自本地和provider，就像引用本地的一个bean一样。 zookeeper可以实现服务的分布式，同时可以监控每个服务的状态以及调用次数情况等。
5、(2) 使用Zookeeper进行负载均衡，由于每个Broker启动时，都会完成Broker注册过程，生产者会通过该节点的变化来动态地感知到Broker服务器列表的变更，这样就可以实现动态的负载均衡机制。
6、，Zookeeper -- paxos 2，kafka -- zookeeper上创建节点 3，redis -- 哨兵模式 4，Eureka -- 相互复制 我们探讨这几个集群的选举机制，其实就是探讨它们的高可用性。如果集群中的某些节点挂了，如何保证可用性？这个问题是分布式系统面临的三大问题之一。
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