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如何避免hfile导入到hbase触发split操作

hbase的region是按行划分，而非按列，如果你读取指定一行的所有列数据，regionServer虽然无法保证你的所有数据都在一个HFile中，但是至少是在一个Region中。

生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业，其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile。HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region。

.90 之前的默认拆分策略，这种策略非常简单，只要 Region 中的任何一个 StoreFile 的大小达到了 hbase.hregion.max.filesize 所定义的大小 ，就进行拆分。

hbase写hlog为什么比hfile快

在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store(内存)，Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile，Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。

从根本上讲，hbase是列式数据库，不是以行为连续存储的，二是以列为连续存储的。因此对列可以将从磁盘上连续地读取所有记录的某一列。

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。

Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。

如何程序读取Hbase中hfile文件的内容

1、在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store(内存)，Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile，Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。

2、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

3、先内存中对HFile的root index进行二分查找。

4、查看HFile文件，内容如下：由此可见，HFile文件就是存储HBase的KV对，其中Key的各个字段包含了的信息如下：由于hbase把cf和column都存储在HFile中，所以在设计的时候，这两个字段应该尽量短，以减少存储空间。

5、记录一个小技巧，查找一个目录下所有特定扩展名的的文件名。

Hfile结构

Major Compact：将一个 Store 中所有的 HFile 合并成一个 HFile，由于只有一个 HFile 文件，这个文件可能会很大，这也是 HFile 文件结构中索引是多层结构的原因。

因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。

Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。

-hFile：串口句柄 -lpEvtMask：函数执行完后如果检测到串口通信事件的话就将其写入该参数中。-lpOverlapped：异步结构，用来保存异步操作结果。

HANDLE hFile， // handle of communications device LPDCB lpDCB // address of device-control block structure ) ； 说明： 在打开通信设备句柄后，常常需要对串行口进行一些初始化工作。这需要通过一个 DCB 结构来进行。

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