hbase表数据总数，hbase查询表数据量

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为什么说hbase是一个面向列的数据库

HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

总的来说，虽然HBase的数据模型看起来像是面向行的（因为数据是以行的形式展现的），但其底层的存储结构实际上是面向列的。这种设计使得HBase在处理大量数据时具有高效性和可扩展性。

HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。

hbase的意思如下：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。

1、万条数据在Solr中对8个字段建立索引。在Solr中最多8个过滤条件获取51316条数据的rowkey值，基本在57-80毫秒。

2、HBase提供了中等对现象的存储能力，中等对象的大小范围在100k至10M之间。

3、日期类型（Date）：HBase中的日期类型表示一个日期，它是以毫秒为单位存储的。时间戳类型（Timestamp）：时间戳类型表示一个时间点，它是以毫秒为单位存储的。

4、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。

erver。Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region，那么它是如何找到相应的RegionServer的？本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程。在前面的文章“HBase存储架构”中我们已经讨论了HBase基本的存储架构。

这个用于查询HBase表返回单条记录结果的类是Result类。HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell，每个cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引。

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

一，数据收集数据收集是数据分析的最根柢操作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。

1、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)。

2、执行re.split(r， | ， S)操作之后，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。

3、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。

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