hbase获取rowkey，hbase获取rowkey的值

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

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。

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。

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。

HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

（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。

hbase如何根据某个列的值,查询出这个列的ro

1、professional： designation timestamp=1417521885277， value=manager professional： salary timestamp=1417521903862， value=50000 4 row(s) in 0.0270 seconds 读取指定列 下面给出的是语法，使用get方法读取指定列。

2、其中 row1 为行键(即Row Key)； column family：column name 为列族名和列名； value 为插入列的值。

3、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

4、hbase的region是按行划分，而非按列，如果你读取指定一行的所有列数据，regionServer虽然无法保证你的所有数据都在一个HFile中，但是至少是在一个Region中。

如何加快hbase读取数据的效率

1、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。

2、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。

3、RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。

Hfile结构

// 重叠操作时，该参数指向一个OVERLAPPED结构，同步操作时，该参数为NULL。

我给个思路吧：把要统计的文章第次读入一行到数组中，以便统计。对这个数组从头到尾循环，每次读入一个字符来分析，判断它是汉字还是字母、符号、数字。写一个函数来统计串出现的次数，用strstr()函数。

打开方式指定了file_flag_overlapped标记，那么你需要传递一个overlaapped结构体的地址，如果没有指定该标记，则传递null即可，一般直接传递null，只有在需要异步操作时，才需要指定。

HBase数据结构是什么?

HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

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。

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