hbase查询一段时间的数据量，hbase 查询效率

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如何查看HBase中某个region里有多少数据量

1、当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。

2、每个Region的每个列族会对应一个MemStore，假设HBase表都有一个列族，那么每个Region只包含一个MemStore。一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

3、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)。

4、在hbase的web界面中查看。namespace可以在hbase的web界面中查看，一般会是default。region通常指界线不明的较大地区或一国的行政分区，theregions则指某国除首都以外的所有区域。

5、HBase中表的数据是存储在RegionServer上的一个个Region中的，表的一个列族对应于一个Region。Region是按照数据行键Rowkey的字典序来存储数据的。

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、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。

4、File，然后把Sequence File入库到HBase，在入库过程中，读取图片文件的文件名作为Rowkey，另外将整个图片内容转为bytes存储在HBase表的一个column里。最后可以通过Hue来进行查看图片。

5、）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。

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。

自己的想法是先通过HTable.getstartkey（）得到每个region的起始rowkey，然后从前往后逐条搜索，符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey（）没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。

我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从左到右比大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符。

方法如下：rowkey是行的主键，Hbase支持3种检索方式，通过单个Rowkey访问，按照某个Rowkey键值进行get操作，获取唯一一条记录。通过Rowkey的range进行scan，通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。

hbaseshell转换时间类型的方法是：根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息。找到这个region对应的regionserver，查找对应的region。先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读。

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。

（5）确定后在命令行就会出现 “已选定**个项目”，即块的数量。

如图：A1=COUNTIF($D$3：$D$12，$G3&H$2)，然后横向拉公式，再纵向拉公式即可。注意相对地址和绝对地址一定要写对。

关于hbase查询一段时间的数据量和hbase 查询效率的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。