hbase查询数据量大小-hbase查询数据量(9-17-31)

更新时间：2024-09-28 分类：HBase 浏览量：2

HBase本文目录一览：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。

可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的查询，但是不能提供严格的事务控制，只能在行级别保证事务。

大数据准实时查询检索用的技术就很多，这里介绍两种，一种是交互式查询，创建二级索引（Hbase+Solr），另外一种ElasticSearch全文检索框架。

1、分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。

2、数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。

3、hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop 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，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。

4、nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储（查询低延迟），hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

5、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

6、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

1、使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。

2、可通过分组和组内计数来实现，语句如下：select a， count（*） from A Group by a 用Group By分组：Group By + [分组字段]（可以有多个）。

3、列表中会产生大量的，就需要将filter过滤掉。使用L.count（x） == 1 或者 L.count（x） 1来保留重复项或，非重复项。 set（L）则是保留列表中的唯一项，再用list（）将其转换为列表。

4、首先，我们打开excel软件，输入一些数据供以后使用。接下来，我们在单元格中输入Countif函数，设置数据区域，并选择要计数的内容项。输入公式后，按enter键获取统计数据。