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hbase清理过期数据，hbase清空表数据命令

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hbase的删除和关系数据库的删除有何不同HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询 ， 所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作 。
简单来说 ， 传统关系型数据库的修改与删除 ， 可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行，进行物理删除 。
Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查 ， 但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高 。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具 。
存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的 。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制 。
关系数据库：可以对某一行或某些行的数据进行更新、删除操作 。更新、事务和索引等等 。hive：不支持对某个具体行的操作，也不支持事务和索引，hive对数据的操作只支持覆盖原数据和追加数据 。
在数据库中，删除模式和删除表是两个不同的操作 。删除模式（Drop Schema）：删除模式将删除整个模式及其包含的所有表、视图和其他对象，包括该模式中的所有表和对象，同时也会删除子模式和其中的所有对象 。
如何清空hbase中meta中无效的数据删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除 。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了两种数据版本回收方式 。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天） 。用户可以针对每个列族进行设置 。
简单来说，传统关系型数据库的修改与删除，可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行 ， 进行物理删除 。
【hbase清理过期数据，hbase清空表数据命令】通过读取HDFS上Region目录下的.regioninfo文件得到Region信息，同时读取hbase：meta表中的Region信息，得到两者的差集，就是需要修复的Region信息 。然后将需要修复的Region信息写入到hbase：meta中 。
如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project。步骤2：导入JAR包 ， 在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入 。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)1、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 。
2、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 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 。
hbase是什么意思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 。
hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统 。具有可靠性，高能性，列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问 。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》 。
HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组 。
这有助于进行高级数据处理 。Hive与Hadoop生态系统 Hive紧密集成了Hadoop的生态系统 ， 可以轻松地将其与其他工具集成使用 。例如，Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以通过HBase来查询实时数据 。
Hbase读写原理1、Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据 。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据 。
2、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞” ， 貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜 。
3、Hbase数据是按列存储-每一列单独存放 。列存储的优点是数据即是索引 。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理 。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩 。
4、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信 。
5、和读相比 ， HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件 。
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