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hbase数据库操作心得，简述hbase写数据流程

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你好,我知道你对HBASE有一定的理解,现在我需要使用HBASE作为一个数据库...1、如果就是验证下功能，那做做没问题 。要是生产的话基于HBase做分析基本不可用 。
2、hbase的意思如下：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” 。
3、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.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容 。
4、HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性 。
hbase是怎么进行读写的1、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 。所以要进行合并 。
2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存 。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的 。
3、HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求 。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型 ， 将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作 。
HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂HBase保存数据的流程有以下几个步骤：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 。
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：
Region本质上存储的一些排好序的，连续的行数据 。最初的时候一张表只有一个Region，当Region变得非常大的时候 ， Region就会从中间分裂成两个基本等大的Region 。
HBASE之创建表、插入值、表结构查看1、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HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作 。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 。
【hbase数据库操作心得，简述hbase写数据流程】3、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 。
4、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 。
5、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 ， 具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
6、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 。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的 。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作 。
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 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的 ， 由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据 。
有了HDFS（Hadoop Distributed File System）之后 ， 确实可以满足大规模数据存储和处理的基本需求，它提供了跨机器的数据共享和数据分布式的存储能力 。
HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的 。
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