hbase获取htable，HBASE获取数据

如何提高spark批量读取HBase数据的性能

1、./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

2、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

3、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

JAVA怎么样提取HBase中所有的表名

1、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

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、我们也会有一个MapReduce样例展示如何使用其他数据文件格式来导入数据。上述方式都包括将数据直接写入HBase中，以及在HDFS中直接写入HFile类型文件。本文中最后一节解释在向HBase导入数据之前如何构建好集群。

如何使用Eclipse构建HBase开发环境

将下载的hadoop-eclipse-plugin-0.jar放到eclipse根目录下的plugins目录下，然后开启eclipse。 配置hadoop location。

连接到hbase。建表。这个示例代码是建立三个column family分别为columncolunm2和column3 入数据。在上面建好的表实现将文件以byte[]形式存储到hdfs中。

将下载的hadoop-eclipse-plugin-*.jar放到eclipse根目录下的plugins目录下，然后开启eclipse。配置hadoop location。这些步骤是开发必须，但是配置了后可在resource视图下通过DFS location查看到hadoop的hdfs内容。

HBASE之创建表、插入值、表结构查看

1、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。

2、创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。

3、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。

4、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

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