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hbase推荐配置，hbase入门

IT技术Object1

HBase集群配置Snappy压缩算法1、其中 row1 为行键(即Row Key)； column family：column name 为列族名和列名； value 为插入列的值 。
2、HBase目前提供了三种常用的压缩方式： GZip、LZO、Snappy。Snappy的压缩率最低，但是编解码速率最高，对CPU的消耗也最小，所以目前一般建议使用Snappy 。
3、反观 LZ4 算法 ， 它在吞吐量方面则是毫无疑问的执牛耳者 。GZIP、Snappy、LZ4 甚至是 zstd 的表现各有千秋 。
4、安装Snappy下载snappywgetmon编译完成了后，cdhadoop-0-src/hadoop-dist/target/hadoop-0file一下native下面的so文件将native/*再cp到$hadoop_home/bin的各个datanode的native/*和native/Linux-amd64-64下 。
5、步骤4：修改虚拟机的配置文件，修改虚拟机的设备名称，名称需要与之前两个配置文件的映射名称一致 。步骤5：实现查询、新建、删除等 。
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 。
【hbase推荐配置，hbase入门】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 。
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 。
idea中配置环境Spark3.0操作Hbase1.3.61、首先是pom.xml ， 注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个 ， scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建 。
2、intellijidea配置环境教程检查您系统中是否已经有JDK安装 。打开命令行窗口（CMD），输入java-version检查是否成功 。如果提示未找到java命令，则可能没有安装JDK 。
3、操作步骤如下：搭建虚拟机环境并启动Spark：需要安装好虚拟机软件，启动Spark集群，在终端中输入一些命令启动 。导出打包好的项目：在Idea中项目导出为一个打包好的jar文件，以便在Spark平台上进行运行 。
4、ImmutableBytesWritable.class ， Result.class)；在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M ，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大 。转载，仅供参考 。
5、目前第二种方式更流行，特别是使用springboot框架开发时，倾向于这种配置方式 。这样的话，在IDEA里面配置tomcat就非常容易了，只需要在pom文件中加上tomcat包的依赖即可，然后tomcat的配置都可以在springboot的配置文件里面完成 。
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