hbase查看数据总数-hbase查看所有数据(8-7-34)

HBase本文目录一览：

• 1、如何通过storm从hbase中读取数据
• 2、hbase是怎么进行读写的
• 3、统计HBase表行数的四种方式
• 4、HBASE之创建表、插入值、表结构查看
• 5、求助java怎么把HBase数据读出并导入Hive中
• 6、如何查看HBase中某个region里有多少数据量

如何通过storm从hbase中读取数据

在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

t对tuple进行处理之后，通常要将数据缓存到redis，memcached等内存数据库中，对于数据量小的，可以缓存到内存中，但是对于大量持久化的数据，更多时候需要存储到分布式存储系统中，这里我选择HBase用于存储结果。

首先访问Zookeeper，获取-ROOT表的位置信息，然后访问-ROOT表，获得.MATA.表的信息，接着访问.MATA.表，找到所需的Region具体位于哪个服务器，最后才找到该Region服务器读取数据。

hbase是怎么进行读写的

所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

统计HBase表行数的四种方式

1、有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

2、其方式有全表扫描、通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：通过单个RowKey访问、通过RowKey 的range（正则）、全表扫描。

3、Fay Chang 所撰写的Google论文。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

4、get命令和HTable类的get（）方法用于从HBase表中读取数据。使用 get 命令，可以同时获取一行数据。它的语法如下：get ’table name’，’row1’下面的例子说明如何使用get命令。扫描emp表的第一行。

5、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键，列明，时间戳定位）。

HBASE之创建表、插入值、表结构查看

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。

Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

命令：disable tableName --disable表。注：修改表结构时，必须要先disable表。

求助java怎么把HBase数据读出并导入Hive中

1、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

3、导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

4、主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

5、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

6、方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

如何查看HBase中某个region里有多少数据量

regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

获取管理这个Region的RegionServer地址。 连接这个RegionServer， 查到这条数据。好，我们先来第一步。

在hbase的web界面中查看。namespace可以在hbase的web界面中查看，一般会是default。region通常指界线不明的较大地区或一国的行政分区，theregions则指某国除首都以外的所有区域。

因此，节点中Region过多时，每个MemStore分到的内存空间就会变小。此时，写入很小的数据量，就会被强制flush到磁盘，进而导致频繁刷写，会对集群HBase与HDFS造成很大的压力。

对于像PV、UV、IP这样需要求累加计算的操作（求SUM/AVG），由于要对HBase表中相关记录进行扫描求和计算，所以如果被统计站点的数据量很大的话，使用HBase来做可能会保证不了很快的响应速度。

HFile的数目。在HBase中，每一个Region由一个或多个HFile组成，这些HFile存储着Region中的数据，通过控制HFile的数量，可以控制HBase中文件的数量。