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hbase字段设计结构，hbase表的列由什么字段组成

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怎样将关系型数据表转换至hbase数据表Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法 。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理 ， 开发简单、方便、可控强 。
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 。
Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具 。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中 。
hbase的核心数据结构是1、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 。
2、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据 ， 并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据 。
3、HBase数据结构是什么？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 。
4、由{rowkey，column Family：columu， version} 唯一确定的单元 。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮 。关键字：无类型、字节码 Time Stamp HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell 。
5、NTFS ， 是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持 。HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统 。
HBase存储架构【hbase字段设计结构，hbase表的列由什么字段组成】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 。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?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的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的 。HBase – Hadoop Database ， 是一个高可靠性、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 。
容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据 。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作 。
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