hbase多条件查询方案，hbase单条查询命令

hbase中模糊查询与精准查询那个快

因其可以根据用户输入的部分关键词，检索到与之相关联的所有选项数据，从而使用户能够尽可能快地找到所需的数据。与精准查询相比，更灵活、方便、快捷的模糊查询，在 sql 中常用 like 条件配合完成此操作。

， 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。

不要用这个，hbase查询的时候可以设start和end。还有一个是可以根据offset查。用正规能搞死你，一定要提前设计好自己的key。否则数据海量的时候有你受的。

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。

什么类用于查询hbase表返回的单条记录结果

可以使用scan命令来扫描hbase：meta表，这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。可以查看info：requestscount这个列限定符的值，表示该分区的请求数。

row_prefix：rowkey前缀。注：使用row_prefix的时候，row_start和row_stop不能使用 filter：要使用的过滤器(hbase 0.92版本及以上生效)timestamp：按指定时间戳查询 reverse：默认为False。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

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。

比如A列是型号(同一型号会有多行的情况)，B列是数量，可以在C1输入要查看的型号，然后在D1输入公式：=sumif(a：a，d1，b：b)这样就可以统计该型号在B列上所有的数量了。

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)。

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。

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)。

软件环境 OS：Red Hat 64bit；hadoop-0.3；HBase0.90 3 组网 2 写性能测试 ●黑色曲线 4个客户端，分别部署在SM2SM2SM23和SM24。

es作为hbase二级索引的优点

HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

优点： 海量URL管理 网速快 缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。

使用Elasticsearch作为HBase的二级索引的优点有：高效的全文搜索、多字段索引和复杂查询、分布式和高可伸缩性。高效的全文搜索：Elasticsearch是一种强大的全文搜索引擎，它提供了灵活的、基于关键词的搜索功能。

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