hbase扫描行键，hbase scanner

hbase的主键

RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：通过单个RowKey访问(get)通过RowKey的range（正则）(like)全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。

RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

Mongodb 主键是“_id”，主键上面可以不建索引，记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。

Region 压力 2 Region 分区 首先 自增来做不是不可以。 但是有很大的局限性。 比如你用自增做主键了。 那么你的 Region 几乎都在一台机器上， 发挥不出集群的性能， 这样的设计将导致效率低下。如果你这样做了， 那么挽救办法就是 Region 分区。 假设你分区 以数字分区。

怎样才能获知hbase表中哪些列能实现索引

全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。

同样地，在HBase中，当我们通过概念视图查询数据时，HBase会在底层的物理存储结构中找到对应的数据并返回给我们。

这个用于查询HBase表返回单条记录结果的类是Result类。HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell，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。HBase查询功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事物（行级事务）。HBase表一般有这样一个特点：大、面向列、稀疏。

LSM树，写入与读取的权衡 当写入量大时，LSM树登场，通过顺序写入和内存-磁盘分层，牺牲部分读性能以换取高效的写入。HBase等NoSQL存储广泛采用LSM树，memtable、immutable memtable和SSTable的组合，让数据处理更为灵活高效。

全表扫描。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。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。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。

HBase中rowkey设计有哪些注意点

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、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。如果经初步设计出的RowKey在数据分布上不均匀，但RowKey尾部的数据却呈现出了良好的随机性，此时，可以考虑将RowKey的信息翻转，或者直接将尾部的bytes提前到RowKey的开头。Reversing可以有效的使RowKey随机分布，但是牺牲了RowKey的有序性。

3、行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。

4、全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。

hbase查看单个分区的请求数

Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据， HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable 利用Chubby作为协同服务， HBase 利用Zookeeper作为对应。

.90 之前的默认拆分策略，这种策略非常简单，只要 Region 中的任何一个 StoreFile 的大小达到了 hbase.hregion.max.filesize 所定义的大小 ，就进行拆分。

（预分区需要将hbase.hregion.max.filesize设置一个较大的值，默认是10G（0.93 ） 也就是说单个region 默认大小是10G）shell 指明分割点 HexStringSplit指明分割策略，-c 10指明要分割的区域数量，-f指明表中的列族，用“：”分割。

HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问。它支持高并发的读写操作，并且能够在毫秒级别响应查询请求。此外，HBase还支持数据的批量处理和并行计算，可以在大规模数据集上进行高效的数据分析和处理。

Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。

网络延迟。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，RegionServer是HBase系统中最核心的组件，主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver。

HBase为什么火?它适用于那些业务场景?

适合的场景：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的应用场景：大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。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。

支持实时查询。 Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。 Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

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