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hbase数据常驻内存，hbase存储数据类型

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hbase和redis的区别是什么?数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储 。
【hbase数据常驻内存，hbase存储数据类型】redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大 。前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中 ， 一般是在负载非常高需要水平扩展时使用 。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，单机足够支撑并发了 。
数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节 。根据MapReduce产生数据的应用系统分类 ， 大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统 。
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术 。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 。
常见的几种非关系型数据库：（学习视频分享：redis视频教程）MongoDBMongoDB是最著名的NoSQL数据库 。它是一个面向文档的开源数据库 。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库 。它在c++中 。MongoDB同样可以用作文件系统 。
region下所有的hfile默认存放(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分 。
/hbase/.archiveHBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后 ， 会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理 。
Key的格式如下：HBase会自动挑选小的临近的HFiles将它们重新写到一些大的HFiles中 。这个过程称为次压缩 。次压缩通过将更小的files写到一些大的flies进行合并操作来实现减少file的数量 。
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，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装 ， 本质是数据存储、NoSQL数据库 。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算 。

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