hbase过滤的应用场景，hbase查询条件过滤

HBase应用场景

hbase应用场景：存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

交通方面：船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。

数据量较小、数据结构复杂、需要高度事务性、需要高度事务性等场景。如果数据量较小，使用HBase可能会增加系统的复杂性和成本，不如使用传统的关系型数据库或其他轻量级的NoSQL数据库。

目前看NewSQL代表未来(GoogleSpanner、F)，HBase在国内有六个Committer，在目 前主流的开源数据库里面几乎是最强的阵容。大家选型的时候会有一个犹豫，到底应该选择HBase还是选Cassandra。

对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。

hbase的过滤器有哪些

1、hbase通过BloomFiter快速判断用户数据不存在。根据查询相关公开信息显示，布隆过滤器BloomFilter精确判断数据不存在，如果判断数据存在可能有误差用来优化一些随机读取的场景。

2、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM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。

3、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

4、row_start、row_stop：起始和终止rowkey，查询两rowkey间的数据 row_prefix：rowkey前缀。

5、blockcache中的block是hbase从硬盘完成一次读取的数据单位。block是建立索引的最小数据单位，也是从硬盘读取的最小数据单位。

6、了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。Nutch2的版本目前并不适合开发。

以下哪些场景比较适合hbase

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

其他方面： 1，数据量达到上亿以上时可以使用Hbas Hbase适用于存储不太复杂但数据很大的数据。列如商城系统中：用户，商品，订单，店铺，卖家，这些数据关系复杂不适合用Hbase。

尽量少的有数据修改。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

主要关注的是对数据的统计等方面。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。

UbuntuLinux环境。hbase实验环境采用带桌面的UbuntuLinux环境，然后使用XfceTerminal命令行环境进行编译运行，查看运行结果，运行后可以截图并分享自己的实验成果。

适用于流式的数据访问 HDFS适用于批量数据的处理，不适用于交互式处理。它设计的目标是通过流式的数据访问保证高吞吐量，不适合对低延迟用户响应的应用。可以选择HBase满足低延迟用户的访问需求。

HBase为什么火?它适用于那些业务场景

1、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。

2、和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

3、移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

4、Hbase适用于存储不太复杂但数据很大的数据。列如商城系统中：用户，商品，订单，店铺，卖家，这些数据关系复杂不适合用Hbase。这里面订单数据量很大，而且要频繁拿出来计算，可以考虑只将订单这项存入Hbase。

5、针 对的更多的是结构化，事务一致性要求高，业务规则逻辑复杂，数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来 实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、全不同应用场景吧，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库（KV型）， 对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。

4、Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。

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。

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