一、宽表和高表定义HBase 中的表可以设计为高表（tall-narrow table） 和 宽表（flat-wide table）：宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。二、宽表和高表的优劣HBase的键分为两种：列键：包括了列族名和限定符，定位到列的索引行健：相当于关系型数据库中的主键，通过行健得到逻辑布
HBase的高表和宽表hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列
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2018-05-04 21:35:06
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# 实现HBase宽表和高表
## 一、整体流程
在HBase中实现宽表和高表，通常需要通过HBase表设计和数据存储的方式来实现。下面是整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 实现宽表设计 |
| 3 | 实现高表设计 |
## 二、具体步骤和代码示例
### 1. 创建HBase表
首先需要创建一个HBase
hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是HFile中数据排列依据。HFile据此，对数据的索引到da
架构hbase存储原理底层的存储是字节存储，按照字典排序，key-value格式存储： key=ts+rowkey+cf+col，value=真正的值物理模型一个regionserver中管理多个region，region是负载均衡的最小单位 一个region里边有很多store，一个store对应一个列簇，但一般情况下只有一个store 一个store里边有一个memstore和多个sto
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2023-07-12 19:40:46
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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”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的
转自：https://yq.aliyun.com/articles/213705?utm_content=m_31236hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。hbase的rowkey是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的rowkey+columnfamily+columnqualifier
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2018-01-20 16:32:51
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hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。
hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是HFile中数据排列依据。HFile据此，对数据的索引到d
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2021-06-12 11:09:28
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hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。 hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。
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2021-07-26 15:08:05
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hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。 hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。
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2021-07-26 16:42:21
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测试数据order_2015-08-211 2015-08-18 2015-08-18 创建2 2015-08-18 2015-08-18 创建3 2015-08-19 2015-08-21 支付4 2015-08-19 2015-08-21 完成5 2015-08-19 2015-08-20 支付6 2015-08-20 2015-08-20 创建7 2015-08-20 2015-08-21
hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是HFile中数据排列依据。HFile据此，对数据的索引到da
宽表与高表的选择 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。 hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是HFile中数据排列依据。HFile
Hbase 高表(tall table)比宽表(tall table)的性能更高(50%以上)概念：**cell** 通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell**timestamp ** 每个cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。**Family** 列族在创建之前
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2023-08-29 14:42:44
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1.调节数据块（data block）的大小 HFile数据块大小可以在列族层次设置。这个数据块不同于之前谈到的HDFS数据块，其默认值是65536字节，或64KB。数据块索引存储每个HFile数据块的起始键。数据块大小的设置影响数据块索引的大小。数据块越小，索引越大，从而占用更大内存空间。同时加载进内存的数据块越小，随机查找性能更好。但是，如果需要更好的序列扫描性能，那么一次能够加载更多HFil
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2023-07-12 21:11:21
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一些杂记宽表与窄表宽表：从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭
SQL总结：一、核心原则：1、定义宽表执行show table status：1.1、当avg_row_length的值超过100个字节时（定义为宽表），需要看看怎么优化； 1.2、当Data_free的值大于0，表明有碎片；2、表越小越好2.1、表越小IO压力越小 2.2、窄表数据量大性能也好（比如5亿数据） 2.3、宽表数据量小有可能性能也不好（比如50万） 2.4、实验测算，只有一个int类
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2023-08-02 09:13:46
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1 建表高级属性1.1 BLOOMFILTER（布隆过滤器）默认是NONE，是否使用布隆过滤及使用何种方式，布隆过滤可以每个列簇单独启用使用HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE | ROW | ROWCOL)对列簇单独启用布隆过滤，Default = ROW对行进行布隆过滤对ROW，行键的哈希在每次插入时将被添加到布隆对ROWCOL，行键 + 列簇 +
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2023-07-29 16:35:39
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宽表和窄表的建设该如何选择？ 这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员；单单考虑这个问题，难给出一个绝对的答案；本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了，对于这个问题，我也曾经纠结过，但是是否有绝对的答案呢？事实上任何东西都没有绝对的说法。 考虑这样的一个问题，一个公
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2019-08-13 00:11:00
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hbase的hbase.hregion.max.filesize属性值用来指定region分割的阀值， 该值默认为268435456(256MB), 当一个列族文件大小超过该值时，将会分裂成两个region。
hbase的列可以有很多，设计时有两种方式可选择， 宽表（一行有很多列）和窄表
原创
2011-08-31 00:08:07
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