hbase更新多行数据，hbase数据更新方式

小程序：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序

六、HBase写入流程

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。

(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。

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。

该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。

使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

HBase表的特性包括分布式、可扩展、稀疏、多版本和面向列。分布式：HBase是一个分布式数据库，它可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上存储和管理大量数据。它可以通过添加更多的节点来扩展容量和提高性能。

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。

分区容错性：HBase是一个分布式数据库，在设计时就考虑了分区容错性，通过数据的分布式存储和副本机制来保证数据的可靠性和容错性。当系统出现分区时，HBase可以通过副本机制来保证数据的可用性。

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。

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。

1、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

3、HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。 HBase Web UI：HBase自带的Web界面，可以进行表的创建和删除、数据的查询和导出等操作。

4、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。HBase的基本操作创建表使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。

1、第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

2、通过这种方式，HBase能够支持高并发、高吞吐量的数据写入，同时保证数据的一致性和可靠性。另外，HBase还采用了Bloom Filter、MemStore和Compaction等技术来提高数据查询效率和存储效率。

3、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。

1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。

2、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

3、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

hbase更新多行数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase数据更新方式、hbase更新多行数据的信息别忘了在本站进行查找喔。