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hbase数据立即读取，hbase读取数据时需要读取哪几部分数据?

IT技术数据

如何通过storm从hbase中读取数据1、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了 。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了 。
2、对于读操作，HBase提供了Get操作 。Get操作通过指定的Row Key从HBase中获取数据 。我们可以创建一个Get对象 ， 指定行键，然后通过Table对象的get方法获取数据 。
3、t对tuple进行处理之后，通常要将数据缓存到redis，memcached等内存数据库中，对于数据量小的，可以缓存到内存中，但是对于大量持久化的数据 ， 更多时候需要存储到分布式存储系统中，这里我选择HBase用于存储结果 。
4、访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描 。HBase不同于一般的关系数据库 ， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库 。
如何加快hbase读取数据的效率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 。
opentsdb是基于Hbase的，最后找到解决的方法可以把Hbase的BucketCache增大 。原理是什么呢？其实就是增大查询时候的缓存 。
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 。
数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果 。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来 。这样便于对于数据分析结果的理解 。
hbase每次处理数据都要实时的调用数据吗hbase每次处理数据不需要实时的调用数据 。
HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算 。通过将实时数据存储在HBase中，可以实现低延迟的实时计算和分析 。社交网络分析 HBase适用于社交网络分析，可以存储和处理大规模的社交网络数据 。
HBase 高级功能：计数器，可以用于实时统计，而不需要离线批量处理 。HBase 有一种机制可以将列当作计数器，支持原子操作 ， 否则用户需要对一行数据加锁，在进行读取更新操作，会引起大量的资源竞争问题 。
对于写操作，HBase提供了Put操作 。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中 。
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 。每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度 。
Pig，可以使用PigLatin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduceJob来处理HBase表数据，适合做数据统计 。
HBase中数据读取流程是怎样的1、(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 。
2、get命令和HTable类的get()方法用于从HBase表中读取数据 。使用 get 命令，可以同时获取一行数据 。它的语法如下：get ’table name’，’row1’下面的例子说明如何使用get命令 。扫描emp表的第一行 。
3、t对tuple进行处理之后，通常要将数据缓存到redis，memcached等内存数据库中，对于数据量小的 ， 可以缓存到内存中，但是对于大量持久化的数据，更多时候需要存储到分布式存储系统中，这里我选择HBase用于存储结果 。

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