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hbase访问速度，hbase 访问

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hbase每个列对应一个列簇与一个列簇下有多列查询速度对比BloomFilter是一个列族级别的配置属性 ， 如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRU BlockCache维护 。
HBase表中的每个列都归属于某个列族，列族必须作为表模式(schema)定义的一部分预先给出；列名以列族作为前缀 ， 每个“列族”都可以有多个列成员(column)；HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存 。
每个Region的每个列族会对应一个MemStore，假设HBase表都有一个列族，那么每个Region只包含一个MemStore 。一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size。
HBase和oracle,Hadoop的区别?Hbase的瓶颈是硬盘的传输速度 ， Oracle的瓶颈是硬盘的寻道时间（可以看做是硬盘的转数） 。
倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储 。要说比较可以比较hbase与oracle 。
hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的 。hadoop能处理半结构化 ， 非结构化数据 。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了 。
数据库与hadoop的区别和联系分布式数据库涉及精炼的数据 ， 传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小 。分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源) ， HDFS(Hadoop distributed file system) 。分布式数据库现在出名的有Hbase ， oceanbase 。
主要是方向的差异 。关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库 。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型 。两者反向不一样 。
两者的思路是一样，都是分布式并行处理 。本质肯定一样，不同的是应用场景不一样：hadoop是个轻量级的产品 ， 又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件 ， 搭个DPF环境需要费挺大力气的 。
关系型资料库与Hadoop的本质区别在什么地方 两者的思路是一样，都是分散式并行处理 。本质肯定一样，不同的是应用场景不一样： hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的 。
hive读取hbase速度很慢怎么解决首先 ， 节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来 。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的 。在这配置下是没优化空间 。
./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除 。
region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率 。
两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表 ， 这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做 。二 ， 手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile ， 然后倒入 。
Hbase读写原理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 。
hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统 。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员，主要用于海量结构化数据存储 。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储 。如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下 。
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 。
Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分； Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中 。
Hbase的原型是google的BigTable论文，受到该论文思想的启发 ， 目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储 。
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