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描述hbase的scan和get功能以及实现的异同

1、技术实现上，get 是特殊的 scan，scan 的条数为 1。scan 并没有设计为一次 RPC 请求，因为一次 scan 操作的扫描结果可能数据量非常大。

2、通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next()来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner(Scan)来返回一个ResultScanner对象。

3、HBase 有四种典型的数据API操作类型，分别为 get、scan 和put、delete，其中 get 和 scan 属于 read 类型，put、delete属于write类型。默认场景下，HBase 只提供一个队列，所有请求都会进入该队列进行优先级排序。

1、比如，如果你使用了Greeplum数据库，那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案。

2、hbase-site.xml 配置文件一定不要直接从 /etc/hbase/conf 中获取，这里的配置文件是给客户端用的。

3、论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf，为解决在大数据环境下，用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题，提出了块批量梯度下降算法，用于计算回归模型的系数。

4、近期整理多个 HBase 集群的 JVM 参数，发现都是默认的 CMS GC 配置，如何调优 JVM 参数就成了一个绕不过的话题。

5、项目实战训练。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关。项目难度越大、项目越多学习的时间越长。

6、其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地(内置)文件系统(例如HBase 使用HDFS)。

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。

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、我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

4、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。

5、实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档(如 https：//)。

6、（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

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