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hbase合并问题，hbase数据

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【hive-整合】hive整合phoenix及注意问题项目实战训练 。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练 。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对 。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关 。项目难度越大、项目越多学习的时间越长 。
Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多 。Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等 。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表 ， 并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析 。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等 。
HBase的合并与拆分机制是否矛盾?如何理解这两个机制1、每次的Memstore Flush都会为每个CF创建一个HFile 。频繁的Flush就会创建大量的HFile 。这样HBase在检索的时候 ， 就不得不读取大量的HFile，读性能会受很大影响 。
2、我们先来看.META.表，假设HBase中只有两张用户表：Table1和Table2，Table1非常大，被划分成了很多Region，因此在.META.表中有很多条Row用来记录这些Region 。
3、在HBase中数据合并是一项频繁执行写操作任务，除非我们能够生成HBase的内部数据文件，并且直接加载 。这样尽管HBase的写入速度一直很快，但是若合并过程没有合适的配置，也有可能造成写操作时常被阻塞 。
4、这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱 。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作 。
HBase存储架构【hbase合并问题，hbase数据】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 。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的) 。
2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成 。
3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上 ， region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中 。
4、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size。
5、RegionServer 拆分 Region的步骤是：先将该 Region 下线，然后拆分，将其子 Region 加入到 META 元信息中，再将他们加入到原本的 RegionServer 中 ， 最后汇报 Master 。执行split 的线程是 CompactSplitThread 。
6、HBase中表的数据是存储在RegionServer上的一个个Region中的，表的一个列族对应于一个Region 。Region是按照数据行键Rowkey的字典序来存储数据的 。
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