hbase scan api-hbase全表扫描命令(7-12-96)

HBase本文目录一览：

• 1、HBASE之创建表、插入值、表结构查看
• 2、访问hbase表中的行,有哪些方式
• 3、关于IT小知识
• 4、大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!
• 5、hbase中,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的数据...
• 6、以下哪些场景比较适合hbase

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。

访问hbase表中的行,有哪些方式

1、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。

2、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

3、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。

4、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。

5、Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。而HBase中的数据存储是基于列族（columnfamily）和行键（rowkey）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

关于IT小知识

1、IT行业应该知道的哪些方面的知识 IT职业被分为“IT主体职业”、抄“IT应用职业”、“IT相关职业”3个小类。

2、IT职业被分为“IT主体职业”、抄“IT应用职业”、“IT相关职业”3个小类。

3、安装OS是每一个IT管理员必须要具备的能力，你应该需要知道如何安装Windows 7/8，Windows Server，Linux操作系统和Mac，这是最低限度的标准，如果可能的话，你还需要知道如何安装双系统，如何安装虚拟系统等等。

4、IT运维的日常工作中需要用到很多基础性的工具及语言，这些是工作的基础，是必须要掌握的技能。IT运维需要掌握的基础知识有：操作系统、网络知识、数据库、编程语言、版本控制等。操作系统：Windows、Linux、Unix等。

大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!

1、大数据方面核心技术有哪些？ 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。

3、大数据的核心在于处理和分析大量分布式数据，以提取价值信息、支持决策和推动创新。大数据技术涉及数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。

4、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

5、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

6、支持向量机等。总的来说，大数据的核心技术是一个涉及多方面、多层次的综合性技术，它涵盖了从数据的采集、传输、预处理、存储、检索到分析的全过程。这些技术需要结合多种工具和平台，以实现大数据的高效处理和分析。

hbase中,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的数据...

1、不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

2、自己的想法是先通过HTable.getstartkey（）得到每个region的起始rowkey，然后从前往后逐条搜索，符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey（）没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。

3、方法如下：rowkey是行的主键，Hbase支持3种检索方式，通过单个Rowkey访问，按照某个Rowkey键值进行get操作，获取唯一一条记录。通过Rowkey的range进行scan，通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。

4、目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。

5、RowKey 行键 （RowKey）可以是任意字符串（最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为10-100bytes），在 HBASE 内部，RowKey 保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey 的字典序（byte order）排序存储。

6、首先过滤器在RegionServer里发挥作用，即在RS层过滤掉客户端不需要的数据，以减少网络传输的数据量，以此减少查询时间，所以不会减少查询的数据量。

以下哪些场景比较适合hbase

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。

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。