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hbase列数极限，hbase 列簇多列设计

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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的作用1、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 ， 该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。
2、hbase概念： 非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用： 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题 。
【hbase列数极限，hbase 列簇多列设计】3、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 。
4、Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列 。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本 。
5、）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从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region ，  则单个Resion容量达到 min(32，50)，即32GB时分裂 。
默认，HBase 在创建表的时候 ， 会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期 ， start-end key 无边界 ， 所有 RowKey 都往这个 Region里分配 。
Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的 。
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 。
可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：
有关大数据的分析理念的有哪些内容大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：数据获?。盒枰盐斩晕侍獾纳桃道斫?nbsp;， 转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集 。
大数据思维包括的主要内容如下：大数据思维的完整性 通过不断的科技创新，必然导致大数据思维从一元思维向二元思维推进 。
大数据包括数据采集，数据管理，数据传输，数据存储，数据安全、数据分析等内容 。大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用 。

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