hbase过滤时间段查询，hbase filter

hbase存在哪些问题

1、Hbase 近几年发展迅速，应用面越来越广，但是它存在的问题不容忽视。原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。

2、ZooKeeper内存分配不足，尤其是大量数据导入的时候 其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。我们使用的是Hbase自带的ZooKeeper， 因此需要修改hbase-site.xml文件来配置timout值。

3、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。一次性入库大量数据时，特别占用资源，所以都不是很有效。

4、Caused by： java.net.BindException： 无法指定被请求的地址 这个错误一般是 指定的域名，IP，或者端口不存在，或者无法解析 或者 已被使用。看看你的hbase配置文件。看看你的IP是否存在，ping下你的域名是否可以ping通。以及用netsta 查看下你指定的端口是否被使用。

5、继昨天解决Kafka的位移问题后，今天又发现一个hbase的region server无法重新启动的问题。这个server本身是有问题的，目前问题还未查。但是再重启的时候，会报三组错。其中一个明确为PG的错误，大意如下 首先想到的就是检查本地磁盘，发现其实并没有满，这就很奇怪了。

hbase中用,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的...

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。

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。按指定的条件获取一批记录。全表扫描，直接扫描整张表中所有行记录。

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。BlockCache还没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)。

hbase查询100万条数据的时间

万条数据在Solr中对8个字段建立索引。在Solr中最多8个过滤条件获取51316条数据的rowkey值，基本在57-80毫秒。

HBase Shell 自带的统计函数命令 hbase count t1 hbase count t1，INTERVAL = 100000 hbase count t1， CACHE = 1000 hbase count t1， INTERVAL = 10， CACHE = 1000 注意 ：其中， INTERVAL 为统计的行数间隔，默认为1000， CACHE 为统计的数据缓存。

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。

它采用了BigTable的数据模型增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据，即仅用普通的硬件配置，就能够处理上千亿的行和几百万的列所组成的超大型数据库。

删除数据 使用Delete命令可以删除表中的数据，需要指定行键、列族、列。例如，删除行键为001的学生姓名。HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

hbase的过滤器有哪些

hbase的核心数据结构为LSM树。SM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。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。

HFile是HBase中数据存储的实际物理格式，它包含了键值对、布隆过滤器、索引等元数据，用于优化数据的读取和写入性能。物理视图还涉及到数据的复制和分区，以确保高可用性和容错性。为了理解这两者之间的关系，我们可以想象一个图书馆。概念视图就像是图书馆的目录系统，它告诉我们哪本书在哪个位置。

scan可以通过setStartRow与setEndRow来限定范围（[start，end）start是闭区间，end是开区间）。范围越小，性能越高。通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。

ApacheHBasePerformanceMonitoring：这是一个基于Web的性能监视工具，由ApacheHBase官方提供，可以监视群集的性能指标、运行状况和异常情况。HBaseThrift2ServerMetrics：这是一个用于监视HBaseThrift2服务器性能指标的插件，可以通过JMX连接到HBaseThrift2服务器进行监视。

关于hbase过滤时间段查询和hbase filter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。