hbase优势-hbase最佳优化策略(3-7-35)

更新时间：2024-08-22 分类：HBase 浏览量：2

HBase本文目录一览：

1、稀疏数据：HBase非常适合存储稀疏数据，即其中大部分元素都是空的数据集。在很多情况下，稀疏数据在传统数据库中会占用大量空间，并且处理效率低下。而HBase通过列式存储和高效的压缩机制，能够高效地处理这类数据。

2、稀疏：HBase是一个稀疏数据库，这意味着它可以有效地存储稀疏数据（即数据中存在大量的空值）。在HBase中，列是可选的，并且可以为每个列设置不同的时间戳。

3、注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapReduce，并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase。

4、虽然HBase本身不支持SQL，但是可以通过一些工具或框架（如Phoenix，Presto等）在HBase上执行类SQL查询。例如，Phoenix是一个HBase上的SQL skin，它允许你使用SQL语法进行查询，同时底层数据仍然存储在HBase中。

5、在HBase中，数据是以列族的形式进行存储的，而不是行。每个列族可以包含多个列，这些列在物理存储上是聚集在一起的。

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

3、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.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

4、这个长尾关键词通常使用在SEO行业和网站优化。在优化标题关键词的过程中，我们可以学会利用长尾关键词优化，有效的避免竞争过大，范围太广泛的热门关键词，从而提高店铺的转化率。比如我们的宝贝为男士短袖衬衫。

1、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

2、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

3、对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。

和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值（128M）之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

sc.nextDouble（）；等待输入一个double类型的数值。Scanner中有好多个方法，nextInt（）是输入整型用的，next（）是输入字符串型用的，还有nextLong（）、nextDouble（）、nextByte（）、nextShort（）。

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。

浏览每一行通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next（）来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner（Scan）来返回一个ResultScanner对象。

你可以理解成next下一个，空格被当做分隔符，所以下标里的值是Show 而nextLine是读出当前下标的一行，你可以理解为下一行，对他来讲每行就是他的分隔符。不要对API死啃，看看大概意思~然后自己试试就知道是怎么回事了。

用法：ScannernextInt（）只读取数值，剩下\n还没有读取，并将cursor放在本行中。