面试题答案
一键面试原子性操作优势
- 传统单条处理：在传统单条数据处理中，每次操作只针对一条数据。若涉及多个相关数据的更新，当其中某条数据操作失败时，已成功操作的数据无法自动回滚，难以保证操作的原子性，可能导致数据不一致。例如，在一个银行转账操作涉及到两个账户余额更新，如果一条更新成功另一条失败，就会出现数据不一致。
- HBase Cascading批处理：HBase Cascading批处理可以将多个数据操作封装在一个事务中，要么所有操作都成功执行，要么在出现错误时整个事务回滚，确保了操作的原子性。这大大提高了数据一致性，例如在上述银行转账场景中，批处理能保证两个账户余额更新要么都成功，要么都失败。
减少网络开销与一致性风险
- 传统单条处理：单条数据处理每次操作都需要与HBase进行网络交互，频繁的网络请求不仅增加了系统开销，还增大了因网络问题导致部分操作成功、部分失败进而破坏数据一致性的风险。
- HBase Cascading批处理：批处理将多个操作合并为一次网络请求，减少了网络交互次数，降低了网络故障对数据一致性的影响。同时，由于减少了请求次数，系统整体性能得到提升，也间接保障了数据一致性，因为在更少的网络交互中出现不一致情况的概率更低。
事务隔离性与并发一致性
- 传统单条处理：单条数据处理在高并发场景下，不同的单条操作可能会相互干扰。例如，一个读取操作可能在另一个写入操作部分完成时进行，导致读取到不一致的数据，难以保证事务隔离性。
- HBase Cascading批处理：HBase通过事务机制支持一定程度的隔离级别，批处理操作在事务内执行，可以有效避免并发操作间的干扰。通过设置合适的隔离级别，如读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）等，确保在并发环境下数据的一致性，防止脏读、不可重复读等问题的发生。