Hbase总结

2023-11-03 09:52:52

Hbase总结 --huzhan

一、Hbase的六大特点：

（1）、表大：一个表可以有数亿行，上百万列。

（2）、无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。

（3）、面向列：HBase是面向列的的存储和权限控制，列族独立索引。

（4）、稀疏：空（null）列并不占用空间，表可以设计的非常稀疏。

（5）、数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型。

（6）、数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳。

二、Hbase与Hive的对比：

（1）、整体对比：

Hbase总结

（2）、Hive是一种构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库，通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上面的数据。HBase能够在它的数据库上面实时运行，HBase被分区为表格，表格有进一步分割为列簇，列族必须需要用schema定义。一个列簇可以包含很多列，每个key/value在HBase中都被定义成一个cell，每一个cell都有一个rowkey，一个columnFamily，一个value值，一个timestamp。rowkey不能为空且唯一。

（3）、Hive把HQL解析成MR程序，因为它是兼容JDBC，所有可以和很多JDBC程序做集成，它只能做离线查询，不能做实时查询，默认查询Hive是查询所有的数据，这个可以通过分区来控制。HBase通过存储的key/value来工作的，它支持主要的四种操作，增删改查。

（4）、Hive目前不支持更新操作，花费时间长，必须要先设置schema将文件和表映射，Hive和ACID不兼容。HBase必须需要zk的支持，查询语句需要重新学，如果要使用sql查询，可以使用Apache Phonenix，但会以schema作为代价。

（5）、Hive适用于一段时间内的数据进行分析查询，HBase适用于大规模数据的实时查询。

三、Hbase的使用场景：

（1）、半结构化数据和非结构化数据，可以进行动态扩展。

（2）、记录非常的稀疏。

（3）、多版本数据。

（4）、超大数据容量：HBase会自动水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保证了其数据的可靠性和海量数据分析的高性能。

四、Hbase的rowkey设计原则：

（1）、rowkey长度原则：rowkey是一个二进制流，长度开发者建议是10-100字节，不过建议越短越好，最好不超过16字节。原因是：数据持久化文件HFile中是按照按照key/value存储的，如果rowkey太长的话就会影响HFile的存储效率。Memstore将缓存数据到内存，如果rowkey字段过长内存的有效利用会降低，系统将会无法缓存更多的数据，降低检索的效率。

（2）、rowkey散列原则：如果rowkey是按照时间戳方式递增的话，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，如果没有散列字段就会出现一个regionServer上堆积的热点现象。

（3）、rowkey的唯一原则：rowkey不能为空且唯一。

五、Hbase的查询方式：

1、全表查询：scan tableName

2、基于rowkey的单行查询：get tableName，'1’

3、基于rowkey的范围扫描：scan tableName， {STARTROW=>‘1’，STOPROW=>‘2’}

4、get和scan方法：

（1）、按指定的rowkey获取唯一一条数据，get方法：分为两种，分别是设置了closestRowBefore和没有设置的rowlock，只要保证行的事务性，即每一个get是以一个row来标记的，一个row中可以有多个family和column。

（2）、按指定的条件获取一批记录，条件查询。1、scan可以通过setCaching和setBatch方法来提高速度；2、scan也可以通过setStartRow和setEndRow来限定范围（左闭右开），3、scan还可以通过setFileter方法来添加过滤器。

ps：setCache和setBatch方法：
setCache方法：这个方法设置即一次RPC请求放回的行数，对于缓存操作来说，如果返回行数太多了，就可能内存溢出，那么这个时候就需要setBatch方法，。

setBatch：设置这个之后客户端可以选择取回的列数，如果一行包括的列数超过了设置的值，那么就可以将这个列分片。例如：如果一行17列，如果batch设置为5的话，就会返回四组，分别是5，5，5，2。、

※：Cache设置了服务器一次返回的行数，而Batch设置了服务器一次返回的列数。

ps：Batch参数决定了一行数据分为几个result，它只针对一行数据，Cache决定了一次RPC返回的result个数。

RPC请求次数 = （行数 * 每行列数） / Min（每行的列数，批量大小） / 扫描器缓存

六、Hbase的cell结构：

1、什么是Hbase中的cell：Hbase中通过row和columns确定一个存贮单元成为cell，cell由{{rowkey， column（= +

2、Hbase中表示行的集合，行是列族的集合，列族是列的集合，列是键值对的集合，如图：

Hbase总结

七、Hbase的读写流程：

1、HBase的读流程：

（1）、HRegisonServer保存着.meta.表及数据表，首先client先访问zk，访问-ROOT-表，然后在zk上面获取.meta.表所在的位置信息，找到这个meta表在哪个HRegionServer上面保存着。

（2）、接着client访问HRegionServer表从而读取.meta.进而获取.meta.表中存放的元数据。

（3）、client通过.meta.中的元数据信息，访问对应的HRegionServer，然后扫描HRegionServer的Memstore和StoreFile来查询数据。

（4）、最后把HRegionServer把数据反馈给client。

2、HBase的写流程：

（1）、client访问zk中的-ROOT-表，然后后在访问.meta.表，并获取.meta.中的元数据。

（2）、确定当前要写入的HRegion和HRegionServer。

（3）、clinet向HRegionServer发出写相应的请求，HRegionServer收到请求并响应。

（4）、client先将数据写入到HLog中，以防数据丢失。

（5）、然后将数据写入到MemStore中。

（6）、如果HLog和MemStore都写入成功了，那么表示这个条数据写入成功了。

（7）、如果MemStore写入的数据达到了阈值，那么将会flush到StoreFile中。

（8）、当StoreFile越来越多，会触发Compact合并操作，将过多的StoteFile合并成一个大的StoreFile。

（9）、当StoreFile越来越多时，Region也会越来越大，当达到阈值时，会触发spilit操作，将这个Region一分为二。

ps：HBase中所有的更新和删除操作都会在后续的compact中进行，使得用户的写操作只需要进入内存中就行了。实现了HBase的 I/O高性能。

八、Hbase的结构：

1、HMaster：

（1）、为所有的RegionServer分配Region。

（2）、负责RegionServer的负载均衡。

（3）、发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region。

（4）、HDFS上的垃圾文件。

（5）、处理Schema更新请求（表的创建，删除，修改，列族的增加等）。

2、HRegionServer：

（1）HRegion：

（1）、简介：Table在行的方向上分隔为多个Region，Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的Region可以分在不同的RegionServer上面，但同一个Region是不会拆分到多个Server上面的。随着数据的增多，某个列族的达到一个阈值就会分成两个新的Region。结构：<表名，startRowkey，创建时间>，由目录表（-ROOT-，.META.）记录该Region的endRowkey
（2）、Store：

（1）简介：每一个Region由一个或则多个Store组成，至少是一个Store，HBase会把访问的数据存放在Store中，即每一个列族建一个Store，如果有多个ColumnFamily，就多多个Store，一个Store由一个MemStore和0或则多个StoreFile组成。HBase通过Store的大小判断是否需要切分Region。

（2）MemStore：它是放在内存中的，保存修改的数据，即key/values。当MemStore的大小达到一定的阈值的时候（默认128M），MemStore会被Flush到文件，即生成一个快照StoreFile，Flush过程由一个线程完成。

（3）StoreFile：StoreFile底层是HFile，HFile是Hadoop的二进制格式文件，

（2）HLog：WAL文件，用来灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦RegionServer宕机，就从HLog中进行恢复，HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File记录了写入数据的归属信息，除了Table和Region名字外，还同时包括了Sequence Number和TimeStamp，Sequence File的value是HBase的key/value对象，即对应的HFile中的key/value。

3、Zookeeper：

（1）、保证任何时候集群中只有一个活跃的Master。

（2）、存储所有的Region的寻址入口，知道哪个Region在哪台机器上。

（3）、实时监控RegionServer的状态，将RegionServer的上下线的信息汇报给HMaster，RegionServer不直接向HMaster汇报信息，减轻HMaster的压力，而是通过向ZK发送信息。

（4）、存储HBase的元数据结构（schema），知道集群中有哪些Table，每个Table有哪些Column Family。

4、结构图：

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九、Hbase中的Compact机制：

1、当HBase中的memstore数据flush到磁盘的时候，就会形成一个storefile，当storefile的数量达到一定程度的时候，就需要将storefile文件进行compaction操作，Compact作用：合并文件、清楚过期，多余版本数据、提高读写效率。

2、compact操作的实现：①minor：Minor 操作只用来做部分文件的合并操作以及包括 minVersion=0 并且设置 ttl 的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。②major：Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。

十、Hbase中的数据模型：

1、逻辑视图：转载：

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2、物理视图：（1）、每个columnFamily存储在HDFS上的一个单独文件，空值不会被保留。（2）、key和versionNumber在每个columnFamily中单独一份。（3）、HBase每个值维护多级索引，即<key，columnFamily，columnName，timeStamp>。（4）、表在行的方向上分割为多个Region。（5）、Region是HBase分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布在不同的RegionServer中。（6）、Region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是最小存储单元，一个Region中包含多个Store对象，每个Store包含一个MemStore和若干个StoreFile，StoreFile包含一个或多个HFile。MemStore存放在内存中，StoreFile存储在HDFS上面。

3、HBase中的-ROOT-表和.META.表：HBase中的Region元数据都存储在.META.表中，随着Region的增加，.META.表也会越来越多。为了定位.META.表中各个Region的位置，把.META.表中所有Region的元数据保存在-ROOT-表中，最后由Zookeeper记录-ROOT-表的位置信息。所有客户端访问用户数据前，需要首先访问Zookeeper获得-ROOT-的位置，然后访问-ROOT-表获得.META.表的位置，最后根据.META.表中的信息确定用户数据存放的位置。-ROOT-表是不会分割的，它只有一个Region。为了加快访问速度，.META.表的所有Region全部保存在内存中。客户端会将查询过的位置信息缓存起来，且缓存不会主动失效。如果客户端根据缓存信息还访问不到数据，则询问相关.META.表的Region服务器，试图获取数据的位置，如果还是失败，则询问-ROOT-表相关的.META.表在哪里。

十一、Hbase中的优化：

1、读写性能优化：

（1）、开启bloomfilter过滤器。

（2）、在条件允许的情况下，给HBase足够的内存。修改配置文件hbase-env.sh中的export HBASE_HEAPSIZE=1000

（3）、增加RPC的数量。通过修改hbase-site.xml中的hbase.regionserver.handler.count属性可以适当的放大RPC数量，默认是10。

（4）、HBase中的region太小会造成多次spilit，region就会下线。如果HBase中的region过大，就会发生多次的compaction，将数据读一遍重写一遍到HDFS上面，占用io。

2、预设分区：

（1）、shell方法：例如：create ‘tb_split’,{NAME=>‘cf’, VERSION=>3},{SPLITS=>[‘10’,‘20’,‘30’]}

（2）、java程序控制：https://blog.csdn.net/javajxz008/article/details/51913471

3、其他优化方法：

（1）、减少调整：可以调整region和HFile。因为region的分裂会导致I/O开销，如果没有预设分区的话，随着region中条数的增，region会进行分裂，解决方法就是根据rowkey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。HFile会随着memstore进行刷新时生成一个HFile，当HFile增加到一定量的时候，会将属于一个region的HFile合并，HFile是不可避免的，但是如果HFile大于设置得值，就会导致HFile分裂，这样就会导致I/O的开销增大。

（2）、减少启停：对于HBase会有compact机制，会合并HFile，但是我们可以手动关闭compact，减少I/O。如果是批量数据的写入，我们可以用BulkLoad来批量插入数据。（BulkLoad的使用：https://blog.csdn.net/shixiaoguo90/article/details/78038462）

（3）、减少数据量：开启过滤，提高查询效率。（开启BloomFilter，这个是列簇级别的过滤，在生成一个StoreFile同时会生成一个MetaBlock，用于查询时的过滤）。使用压缩，一般使用snappy和lzo压缩。

（4）、合理设计：rowkey的设计：（散列性、简短性、唯一性、业务性），列族的设计：（多列族的优势是：在进行查表的时候，只需要扫描那一列就行了，就不需要全盘扫描，减少I/O，劣势是：降低了写的I/O，原因是：数据写到stroe以后会缓存到memstore中，）

十二、为什么有HDFS还要用HBase?

  • 延迟: Mapreduce编程框架延迟较高,无法满足大规模数据实时处理应用的需求
  • 访问: HDFS面向批量访问而不是随机访问

十三、为什么用HBase而不用传统关系型数据库? / 关系型数据库和HBase有什么区别?

  • 数据类型: 传统关系型数据库有丰富的数据类型,HBase把数据存储为未经解释的字符串
  • 数据操作: 关系数据库包含了丰富的操作，可涉及复杂的多表连接,而HBase只有简单的插入查询删除清空等,不涉及表与表的连接
  • 存储模式: 关系数据库基于行存储,HBase基于列存储
  • 数据索引: 关系数据库可构建复杂的多个索引以提高检索效率；HBase只有一个索引:行键(RowKey),经过巧妙地设计,通过rowkey索引或扫描，不会使系统慢下来
  • 数据维护: 关系数据库更新会覆盖原值,HBase则是生成一个新的版本,旧数据依然保留
  • 可伸缩性: 关系数据库很难实现横向扩展,而HBase能够容易地通过在集群中增加或减少硬件实现性能地伸缩

十四、 每天百亿数据存入HBase，如何保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕，不残留数据

答：看到这个题目的时候我们要思考的是它在考查什么知识点？
我们来看看要求：
1）百亿数据：证明数据量非常大
2）存入HBase：证明是跟HBase的写入数据有关
3）保证数据的正确：要设计正确的数据结构保证正确性
4）在规定时间内完成：对存入速度是有要求的

那么针对以上的四个问题我们来一一分析
1）数据量百亿条，什么概念呢？假设一整天60x60x24 = 86400秒都在写入数据，那么每秒的写入条数高达100万条，HBase当然是支持不了每秒百万条数据的，所以这百亿条数据可能不是通过实时地写入，而是批量地导入。批量导入推荐使用BulkLoad方式（推荐阅读：Spark之读写HBase），性能是普通写入方式几倍以上
2）存入HBase：普通写入是用JavaAPI put来实现，批量导入推荐使用BulkLoad
3）保证数据的正确：这里需要考虑RowKey的设计、预建分区和列族设计等问题
4）在规定时间内完成也就是存入速度不能过慢，并且当然是越快越好，使用BulkLoad

十五、 HBase 如何给WEB前端提供接口来访问？

答：使用JavaAPI来编写WEB应用；使用HBase提供的RESTful接口

十六、 HBase优化方法

答：优化手段主要有以下四个方面

1）减少调整

减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整

  • Region
    如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂
  • HFile
    HFile是数据底层存储文件，在每个memstore进行刷新时会生成一个HFile，当HFile增加到一定程度时，会将属于一个region的HFile进行合并，这个步骤会带来开销但不可避免，但是合并后HFile大小如果大于设定的值，那么HFile会重新分裂。为了减少这样的无谓的I/O开销，建议估计项目数据量大小，给HFile设定一个合适的值
2）减少启停

数据库事务机制就是为了更好地实现批量写入，较少数据库的开启关闭带来的开销，那么HBase中也存在频繁开启关闭带来的问题。

  • 关闭Compaction，在闲时进行手动Compaction
    因为HBase中存在Minor Compaction和Major Compaction，也就是对HFile进行合并，所谓合并就是I/O读写，大量的HFile进行肯定会带来I/O开销，甚至是I/O风暴，所以为了避免这种不受控制的意外发生，建议关闭自动Compaction，在闲时进行compaction
  • 批量数据写入时采用BulkLoad
    如果通过HBase-Shell或者JavaAPI的put来实现大量数据的写入，那么性能差是肯定并且还可能带来一些意想不到的问题，所以当需要写入大量离线数据时建议使用BulkLoad
3）减少数据量

虽然我们是在进行大数据开发，但是如果可以通过某些方式在保证数据准确性同时减少数据量，何乐而不为呢？

  • 开启过滤，提高查询速度
    开启BloomFilter，BloomFilter是列族级别的过滤，在生成一个StoreFile同时会生成一个MetaBlock，用于查询时过滤数据
  • 使用压缩：一般推荐使用Snappy和LZO压缩
4）合理设计

在一张HBase表格中RowKey和ColumnFamily的设计是非常重要，好的设计能够提高性能和保证数据的准确性

  • RowKey设计：应该具备以下几个属性
    • 散列性：散列性能够保证相同相似的rowkey聚合，相异的rowkey分散，有利于查询
  • 简短性：rowkey作为key的一部分存储在HFile中，如果为了可读性将rowKey设计得过长，那么将会增加存储压力
  • 唯一性：rowKey必须具备明显的区别性
  • 业务性：举些例子
    • 假如我的查询条件比较多，而且不是针对列的条件，那么rowKey的设计就应该支持多条件查询
    • 如果我的查询要求是最近插入的数据优先，那么rowKey则可以采用叫上Long.Max-时间戳的方式，这样rowKey就是递减排列
  • 列族的设计
    列族的设计需要看应用场景
    • 多列族设计的优劣
      • 优势：HBase中数据时按列进行存储的，那么查询某一列族的某一列时就不需要全盘扫描，只需要扫描某一列族，减少了读I/O；其实多列族设计对减少的作用不是很明显，适用于读多写少的场景
    • 劣势：降低了写的I/O性能。原因如下：数据写到store以后是先缓存在memstore中，同一个region中存在多个列族则存在多个store，每个store都一个memstore，当其实memstore进行flush时，属于同一个region
      的store中的memstore都会进行flush，增加I/O开销

十七、 HBase中RowFilter和BloomFilter原理

答：

1）RowFilter原理简析

RowFilter顾名思义就是对rowkey进行过滤，那么rowkey的过滤无非就是相等（EQUAL）、大于(GREATER)、小于(LESS)，大于等于(GREATER_OR_EQUAL)，小于等于(LESS_OR_EQUAL)和不等于(NOT_EQUAL)几种过滤方式。Hbase中的RowFilter采用比较符结合比较器的方式来进行过滤。

比较器的类型如下：

  • BinaryComparator
  • BinaryPrefixComparator
  • NullComparator
  • BitComparator
  • RegexStringComparator
  • SubStringComparator

例子：

Filter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes(rowKeyValue)));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(rowFilter)
...

在上面例子中，比较符为EQUAL，比较器为BinaryComparator

2）BloomFilter原理简析

  • 主要功能：提供随机读的性能

  • 存储开销：BloomFilter是列族级别的配置，一旦表格中开启BloomFilter，那么在生成StoreFile时同时会生成一份包含BloomFilter结构的文件MetaBlock，所以会增加一定的存储开销和内存开销

  • 粒度控制：ROW和ROWCOL

  • BloomFilter的原理

    简单说一下BloomFilter原理

    • 内部是一个bit数组，初始值均为0
    • 插入元素时对元素进行hash并且映射到数组中的某一个index，将其置为1，再进行多次不同的hash算法，将映射到的index置为1，同一个index只需要置1次。
    • 查询时使用跟插入时相同的hash算法，如果在对应的index的值都为1，那么就可以认为该元素可能存在，注意，只是可能存在
    • 所以BlomFilter只能保证过滤掉不包含的元素，而不能保证误判包含

  • 设置：在建表时对某一列设置BloomFilter即可

十八、 HBase的导入导出方式

答：
1）导入：bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 路径

路径：来源

2）导出：bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export 表名 路径

路径：目的地

十九、 Region如何预建分区

预建分区的方法很简单，有以下两种
  • hbase shell
  • create ‘t1’, ‘f1’,SPLITS=>[‘10’,‘20’,‘30’]
  • create ‘t1’,‘f1’,SPLITS_FILE =>‘splits.txt’
  • Java API
    • 创建一个byte[][] splitKeys = {{1,2,3},{4,5,6}}
    • admin.createTable(tableDesc,splitKeys)
预建分区的难点在于key如何设计，分多少个和如何分的问题，那么下面我们就对这三个问题一一分析：

1）如何设计Key，我们设计Key的原则就是要让Key足够散列，但同时又要保持Key的长度适中，这里给出一个方法，样本取自Spark读写HBase中的数据

01055HAXMTXG10100001@KEY_VOLTAGE_TEC_PWR@1.60@1.62@1.75@1.55

我想要的rowKey是：01055HAXMTXG10100001KEY_VOLTAGE_TEC_PWR

但是很明显这样肯定是不会足够散列的，那么我们可以对上面那个Key进行MD5，然后取前面三个字符（为了更加散列，可以取1,3,5或者其他组合）再加上原来的Key

DigestUtils.md5Hex(x(0)+x(1)).substring(0,3)+x(0)+x(1)

这样的话我们就可以得到足够散列的数据，并且MD5取得的是十六进制字符串，那么Key的范围就是（0,0,0）至（f，f，f）

2）分多少个：这个需要我们就要根据我们集群规模来进行安排，假设我们有5regionServer，每个regionServer有20个region，那么总共就是100个region，最后的工作就是将000-fff分成100份。

3）如何分：就是生成一个byte[][]，用于创建表格，这个我将会些一篇另外的博文来介绍，敬请期待

二十、HRegionServer宕机如何处理？

1）ZooKeeper会监控HRegionServer的上下线情况，当ZK发现某个HRegionServer宕机之后会通知HMaster进行失效备援；
2）该HRegionServer会停止对外提供服务，就是它所负责的region暂时停止对外提供服务
3）HMaster会将该HRegionServer所负责的region转移到其他HRegionServer上，并且会对HRegionServer上存在memstore中还未持久化到磁盘中的数据进行恢复
4）这个恢复的工作是由WAL重播来完成，这个过程如下：

  • wal实际上就是一个文件，存在/hbase/WAL/对应RegionServer路径下
  • 宕机发生时，读取该RegionServer所对应的路径下的wal文件，然后根据不同的region切分成不同的临时文件recover.edits
  • 当region被分配到新的RegionServer中，RegionServer读取region时会进行是否存在recover.edits，如果有则进行恢复

二十一、 HBase简单读写流程

读：

找到要读取数据的region所在的RegionServer，然后按照以下顺序进行读取：先去BlockCache读取，若BlockCache没有，则到Memstore读取，若MemStore中没有，则到HFile中读取。

写：

找到要写入数据的region所在的RegionServer，然后将数据先写到WAL中，然后再将数据写到MemStore等待刷新，回复客户端写入完成。

9 HBase和Hive的对比

HBase Hive
类型 列式数据库 数据仓库
内部机制 数据库引擎 MapReduce
增删改查 都支持 只支持导入和查询
Schema 只需要预先定义列族，不需要具体到列列可以动态修改 需要预先定义表格
应用场景 实时 离线处理
特点 以K-V形式存储 类SQL

二十二、HBase首次读写流程

  • Client从ZooKeeper中读取hbase:meta表
  • Client从hbase:meta中获取想要操作的region的位置信息，并且将hbase:meta缓存在Client端，用于后续的操作
  • 当一个RegionServer宕机而执行重定位之后，Client需要重新获取新的hase:meta信息进行缓存

二十三、 HBase搭建过程中需要注意什么？

hbase-env.sh的配置
  • 是否使用外部ZooKeeper，这个一般使用Hadoop集群的ZooKeeper集群即可。
    • HBASE_MANAGES_ZK=false
hbase-site.sh的配置
  • hbase.zookeeper.quorum=“host1:2181,host2:2181”
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