hbase怎么根据列值模糊查询，hbase按列查询

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

2、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

3、目前针对这种较大KeyValue写入性能较差的问题还没有直接的解决方案，好在社区已经意识到这个问题，在接下来即将发布的下一个大版本HBase 0.0版本会针对该问题进行深入优化，详见 HBase MOB ，优化后用户使用HBase存储文档、图片等二进制数据都会有极佳的性能体验。

4、基于此我们可以控制在建表的时候，创建多个空region，并确定每个region的起始和终止rowkey，这样只要我们的rowkey设计能均匀的命中各个region，就不会存在写热点问题。自然split的几率也会大大降低。当然随着数据量的不断增长，该split的还是要进行split。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。

5、排序 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

6、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。

如何用excel的vlookup函数对两列数据进行查找判断

首先，得了解vlookup函数的用法。vlookup有四个参数值，其分别是“查找值、查找区域、序列数，是否模糊查找”。然后，就可以设置公式对两列数据进行查找了，特别说明的是，使用vlookup查找的数列必须在第1列，且对应的数据必须具有唯一性，否则使用vlookup函数就不合适了。最后，使用if函数对结果进行判断。

首先，得了解vlookup函数的用法。vlookup有四个参数值，其分别是“查找值、查找区域、序列数，是否模糊查找”。 然后，就可以设置公式对两列数据进行查找了，特别说明的是，使用vlookup查找的数列必须在第1列，且对应的数据必须具有唯一性，否则使用vlookup函数就不合适了。 最后，使用if函数对结果进行判断。

两个表格如何匹配出相同的数据 方法一：在第一个表格中选择要匹配的数据，在第二个表格中输入VLOOKUP函数，选择对应列即可。 方法二：选中第二个表格，在“开始”中选“条件格式”，点击“突出显示单元格规则”中的“重复值”，选中匹配数据即可。 方法三：使用Python，对应合适的匹配方式，使用merge函数合并。

hbase中模糊查询与精准查询那个快

1、精准查询查询出来的结果应该是比较精确的，而模糊查询，可能只是一个粗略的结果，不一定是正确的。

2、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。

3、再如：查询团号：“CMSZ2004H1003D”，关键字可为“H1003D”“H”“1003”“D”等。再如：查询地接社：“东 *** 际旅行社”，关键字可为“东华”“国际”“东”“华”等。所谓“模糊查询”，就是利用部分参数查找到相关数据的方式。

4、先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。a. phoenix 使用rowkey模糊查询效率特别低 b. Phoenix中建立hbase的映射表不只是加载元数据，还会为HBase 中每一条数据增加一空列标识，如果数据量太大，可能导致超时中断。

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。

《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)。通常来说，通过行键，值来筛选数据的应用场景较多。

用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

P$ @+ O2 V. p } 63_...Hbase史上最详细原理总结_二十-CSDN博客 表在行的方向上分割为多个Region； Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。

hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

1、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）。

2、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

3、先在静态代码块中把系统中需要用到的表都获取一遍，获取完之后立即关闭该表，以期增加真正的服务的代码中，第一次实例化HTable对象的效率。

4、第一个上线的应用是数据魔方中的prom。prom原先是基于redis构建的，因为数据量持续增大以及需求的变化，因此我们用hbase重构了它 的存储层。准确的说prom更适合0.92版本的hbase，因为它不仅需要高速的在线读写，更需要count/group by等复杂应用。但由于当时0.92版本尚未成熟，因此我们自己单独实现了coprocessor。

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