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hbase的核心数据结构

1、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。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

2、综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

3、HBASE 中通过rowkey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。时间戳的类型是 64位整型。

4、HBase数据结构是什么？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。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

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。

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。

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。

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。

1、第一步，通过MapReduce任务生成HFile。假设这个过程使用的HDFS账号为：u_mapreduce. 第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

2、MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

3、combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。

4、当然我们可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。若处理不当，则可能使得MapReduce的job运行时的吞吐量很小。

需要选中表点击右键再点击showdetails，选择第四个选项，查看表的总记录条数即可。

可以访问以下网站查看hbase服务状态及master等等信息，http。//retailvm1d。nam。nsroot。net。

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

）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。

hbase中的一些语句其实都很熟悉了，但是真正要用到的时候，发现其中的一些语句就不知道怎么下手了。写的很好地一篇文章，值得用的时候在回来看看。

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