hbase的metaindex作用，hbasecolumnsmapping

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计算机里面Hbase作用是什么?

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

管理用户对表的增、删、改、查操作：HMaster负责处理用户对HBase表的元数据操作，提供了一些基于元数据的接口，使用户可以与HBase进行交互。

HMaster：管理用户对表的增删改查操作 HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据 HRegion：Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table HStore：HBase存储的核心。

客户端访问这些数据的时候通过Hmaster ，每个Hregion 服务器都会和Hmaster 服务器保持一个长连接，Hmaster 是HBase 分布式系统中的管理者，他的主要任务就是要告诉每个Hregion 服务器它要维护哪些Hregion。

1、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

2、copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistCp不同的时，它是利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。

3、spark向集群1中的yarn提交任务，任务运行在集群1的yarn容器中。数据写入集群2的hdfs。集群1与集群2开通kerberos互信操作。关于大数据方面技术问题可以咨询，替你解决你的苦恼。

4、实时计算 HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算。通过将实时数据存储在HBase中，可以实现低延迟的实时计算和分析。

5、Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。

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。

直接使用HBaseAPI、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix完全托管在GitHub之上。

定义学生类，包括学号、姓名、性别、多门课程的成绩；假设有n个学生，由键盘输入学生信息；2定义类成员函数，计算每个学生的平均成绩；同时输出所有学生信息；通过输入学生学号或姓名查询某学生的信息。

识别并标记相同的对象：首先，你需要识别出你想要统计数量的相同对象。这些对象可能是线条、圆、多边形等。你可以使用CAD软件中的选择工具将这些对象选中，或者使用过滤器来只显示你关心的对象。

频率求法：频率=频数/总数。频数也称“次数”，对总数据按某种标准进行分组，统计出各个组内含个体的个数。频率则每个小组的频数与数据总数的比值。所以，频率=频数/总数。

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

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。

首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。

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船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。金融方面：消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等电商：淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

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