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hbase建表加压缩，hbase 压缩snappy

IT技术一题

Hbase分区partition 顾名思义就是分区式 ， 这种分区有点类似于 mapreduce 中的 partitioner ， 将区域用长整数作为分区号，每个 Region 管理着相应的区域数据，在 RowKey 生成时，将 id 取模后 ， 然后拼上 id 整体作为 RowKey。
【hbase建表加压缩，hbase 压缩snappy】hbase分区会自动裂变 。根据查询相关资料信息，当Region的大小达到一定的阈值，该Region会自动分裂 。
hbase swap分区使用率根据相应信息分析系统状况的需要 。在系统维护的过程中，随时可能有需要查看CPU使用率，并根据相应信息分析系统状况的需要 。在 CentOS 中，可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况 。
HBASE之创建表、插入值、表结构查看1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
大数据主要学什么大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术 。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术 ， 以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术 。
大数据专业主要学习与大数据相关的课程，旨在培养学生掌握大数据的处理、分析和应用能力 。
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等 。
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科 。大数据专业要学的内容分为两种 。
大数据主要学数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论等 。
HBase存储架构1、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 。
2、/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 。
3、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 。
4、HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器 。一般而言，HBase会采用HDFS作为底层数据存储 。
hbase采用了什么样的数据结构?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 。
hbase的核心数据结构为LSM树 。SM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 。

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