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如何在Python中访问HBase的数据1、用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标 。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容 。先使用基础for循环生成的url信息 。
2、Fay Chang 所撰写的Google论文 。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 。
3、打开链接 https：//wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces 是python 关于数据库接口的一个总结 ， 可以看到python支持的访问的数据库系统 。模块：python 主要是通过模块和数据库连接的 。
hbase的特点1、HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性 。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性 。
2、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 。
3、非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储 。
4、可伸缩的特点 。是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式 ， 利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。
5、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言 。
怎么样使用Python的Scrapy爬虫框架建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo 。
其提供了一个简便的机制 ， 通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫） 。
爬虫跟踪下一页的方法是自己模拟点击下一页连接 ， 然后发出新的请求 。
hbase模式运行包括1、双机模式 。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式 ， 并不包括双机模式 。
2、整数类型（Integer）：HBase中支持的整数类型包括byte、short、int和long等 。浮点数类型（Float）：HBase支持的浮点数类型包括float和double等 。布尔类型（Boolean）：HBase支持的布尔类型只有true和false两个取值 。
3、HMaster 。根据查询《大数据：HBase服务启动》得知，hbase启动后 ， 进程不包括HMaster 。HBase服务启动是单点启动，就是启动本机的hbase，hbase这个脚本需要把三台机器加上，类似于hadoop中的slave 。
4、Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应 。上图描述Hadoop EcoSystem中的各层系统 。
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