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关于HBASE分区范围查询的信息

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hbase的作用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” 。
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：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 。
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 。
hbase查看单个分区的请求数1、- Region Server 上运行的 Region 总数Region 越多 ， Region Server 上维护的 MemStore 就越多 。根据业务表读写请求量和 RegionServer 可分配内存大?。?合理设置表的分区数量（预分区的情况） 。
2、Region 是管理一段连续的 Rowkey 的核心单元，当 Region 管理的 Rowkey 数量多时，或 HFile 文件较大时，都会影响到性能 。
3、我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据 。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样 。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作 。
4、高性能 HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问 。它支持高并发的读写操作 ， 并且能够在毫秒级别响应查询请求 。此外，HBase还支持数据的批量处理和并行计算 ， 可以在大规模数据集上进行高效的数据分析和处理 。
5、网络延迟 。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，RegionServer是HBase系统中最核心的组件，主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver 。
hbase中用,时间是rowkey的一部分 。怎么根据rowkey查出某段时间范围的...1、自己的想法是先通过HTable.getstartkey（）得到每个region的起始rowkey，然后从前往后逐条搜索，符合条件的就加入到结果中去 。但是实现时发现HTable.getstartkey（）没有正确返回起始rowkey 。使用的是伪分布模式下的HBase 。
2、方法如下：rowkey是行的主键，Hbase支持3种检索方式，通过单个Rowkey访问，按照某个Rowkey键值进行get操作，获取唯一一条记录 。通过Rowkey的range进行scan，通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描 。
3、由于hbase把cf和column都存储在HFile中，所以在设计的时候，这两个字段应该尽量短，以减少存储空间 。
4、row_start、row_stop：起始和终止rowkey ， 查询两rowkey间的数据 row_prefix：rowkey前缀 。
5、Time Stamp 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 。
6、目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计 。
hbase存在哪些问题检查版本兼容性：确保您的HBase版本与您的Hadoop版本兼容 。HBase和Hadoop之间的版本不兼容可能会导致各种问题，包括配置不起作用的情况 。
其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足 。

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