hbase时间扫描，hbase时间戳转换日期格式

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hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

1、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。

2、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。

3、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)。

4、（5）确定后在命令行就会出现 “已选定**个项目”，即块的数量。

不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

在HBase中一个row对应的相同的列只会有一行。

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。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。

我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作。

但是我们如果需要使用SnapshotScanMR来完成HBase数据的检索，那么我们就有问题了！HBase中真实的数据中第1个byte是盐值，我们在检索的时候是不能忽悠的。

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。

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)。

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。

实际上，HBase是一个列族数据库，而不是真正的列式数据库。因为允许存放非结构化数据，所以HBase的数据类型只有简单的字符串类型，如果需要细分类型，需要用户自己处理。

HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。

HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

HFileBlock的格式会在下面介绍。在hfile中，所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中， HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，第一种类型是没有checksum；第二种是包含checksum。

混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：再来看hbase如何在hdfs上去检索一行数据。

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。

/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

我们使用的Hbase0.2版本下，如果Hfile文件跨越多个region，bulkload会自动地将Hfile文件split，但是对于每次retry只会将指定的Hfile文件split一次。

hbase wal 是同步的。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离。

HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

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