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HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂

1、HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

2、以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region，则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂。

3、默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。

4、Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的。

1、将生成的HBase包放入项目代码或者放入Python环境的依赖包目录中即可调用。

2、是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件。

3、爬虫可以做的是以下四种：收集数据：Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。

4、Python爬虫，全称Python网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本，主要用于抓取证券交易数据、天气数据、网站用户数据和图片数据等，Python为支持网络爬虫正常功能实现，内置了大量的库，主要有几种类型。

1、基于上述问题，我选择使用celery作为分布式任务调度工具，是分布式爬虫中任务和资源调度的核心模块。

2、考虑到扩展性及通用性问题，我们可以把数据保存为字典( dict )，这样可以方便地添加用户需要的任何数据。

3、表元素域elem用来存放具体的数据。链接域next用来存放下一个节点的位置(python中的标识)变量p指向链表的头节点(首节点)的位置，从p出发能找到表中的任意节点。

4、MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

5、Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点，同PVFS类似，当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。

寻址过程：client–Zookeeper–-ROOT-表–META表–RegionServer–Region–client 1 -ROOT-表结构 HBase的用-ROOT-表来记录.META.的Region信息，就和.META.记录用户表的Region信息一模一样。

/hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

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Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

python访问hbase需要额外的库，一般用thrift。使用thrift调用hbase，由于篇幅限制在这里不能说的很详细。请百度Phthon thrift 或 python hbase 自行查阅相关资料。

HBase-thrift项目是对HBase Thrift接口的封装，屏蔽底层的细节，使用户可以方便地通过HBase Thrift接口访问HBase集群，python通过thrift访问HBase。

用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容。先使用基础for循环生成的url信息。

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