hbase查询日期最大值，hbase查询记录条数

HBase支持那些数据类型?

1、非结构化和半结构化数据：HBase可以灵活地存储各种类型的数据，包括文本、图片、音频、视频等非结构化数据，以及JSON、XML等半结构化数据。这些数据在现代应用中越来越常见，而传统的关系型数据库往往难以有效处理。

2、最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。

3、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

4、多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。

5、HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。数据操作。

HBase是什么呢,都有哪些特点呢?

1、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。

2、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。

3、多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。

4、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。

六、HBase写入流程

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

3、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。

hue怎么看hbase最新一天数据

1、需要选中表点击右键再点击showdetails，选择第四个选项，查看表的总记录条数即可。

2、可以访问以下网站查看hbase服务状态及master等等信息，http。//retailvm1d。nam。nsroot。net。

3、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

4、首先访问Zookeeper，获取-ROOT表的位置信息，然后访问-ROOT表，获得.MATA.表的信息，接着访问.MATA.表，找到所需的Region具体位于哪个服务器，最后才找到该Region服务器读取数据。

HBASE之创建表、插入值、表结构查看

1、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。

2、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

3、为了更好地理解HBase的数据表结构，我们可以先回顾一下关系数据库中的表的处理方式。例如，在一个用户表user_info中，有字段：id、name、tel，这些表名和字段需要在建表时指定。

4、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。

5、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。

Hbase知识点总结?

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。

a. 创建一张test的表 b. 接着创建自增序列 test_sequence c. 通过自增序列，写入数据信息 注意事项：删除test表时，最好连带删除 test_sequence。先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

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。

年HBaseConf上面有一句总结：“NothingishotterthanSQL-on- Hadoop，andnowSQL- on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非 常火。

《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术。

HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

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