# HBase聚合函数
## 简介
HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储和处理大规模的结构化数据。HBase的聚合函数可以对存储在表中的数据进行汇总、统计和计算，从而提供有价值的分析结果。本文将介绍HBase聚合函数的概念、用法和示例代码。
## 聚合函数的概念
在关系型数据库中，聚合函数是用于汇总数据的操作，如求和、计数、平均值等。HBase作为一种分布式数据库，
原创
2023-08-27 10:33:55
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# HBase 聚合函数实现指南
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，通常用于处理大型数据集。聚合函数在数据分析中扮演着重要的角色，它们可以帮助我们从原始数据中提取出有价值的信息。本指南将为刚入行的小白提供一套完整的方法，以实现 HBase 的聚合函数。
## 1. HBase 聚合函数实现流程
实现 HBase 的聚合函数可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-08 03:56:48
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关于hbase的merge（region合并）1、region的状态有以下几种1）OFFLINEregion处于offline状态，not opening2） OPENINGregion处于正在被opened状态３）OPENregion处于打开状态，且RS已经通知Master4） FAILED—OPENRS未成功open这个region5）CLOSINGregion处于正在关闭中6）CLOSEDR
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2023-06-08 19:24:47
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# HBase 聚合函数性能差的原因与解决方法
HBase 是一个强大的分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合处理大规模数据。然而，对于某些聚合操作，HBase 可能会表现出较差的性能。这篇文章将探讨 HBase 中聚合函数性能差的原因，并通过代码示例来解析这些问题和可能的解决方式。
## 1. 为什么 HBase 的聚合函数性能差？
HBase 的设计目标是为了高效的随机读写，而非查询
原创
2024-10-08 03:56:34
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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先给结论吧：HBase利用compaction机制，通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞，来换取整体上的读取延迟的平稳。1.为什么要compaction在上一篇 HBase读写 中我们提到了，HBase在读取过程中，会创建多个scanner去抓去数据。其中，会创建多个storefilescanner去load HFile中的指定data block。所以，我们很容易就想到，如果说HFile太多的话，
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2023-11-21 12:56:47
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# HBase 聚合与应用
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，通过列族存储大规模数据。它广泛应用于大数据处理场景中，而聚合则是分析和处理这些数据的重要操作之一。本文将介绍 HBase 的聚合方法，提供代码示例，并绘制甘特图与序列图以说明其执行流程。
## HBase 聚合方法
HBase 本身不支持 SQL 查询，但可以通过 MapReduce 或 Apache Pho
原创
2024-09-26 09:40:18
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一、Hbase简介 1.基本描述Hadoop的原始特性是解决大规模数据的离线批处理场景。HDFS具有强大的存储容量，但它并不提供强大的数据查询机制。HBase组件基于HDFS文件系统提供类似于BigTable服务。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，支持海量结构化数据存储。HBase在Hadoop的基础上提供了类似于Bigtable的功能，Bigtable基于列存储模式，而不是基于行
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2023-09-16 16:25:44
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1.背景介绍1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase非常适用于读写密集型的大规模数据存储和处理场景，如实时数据处理、日志记录、时间序列数据等。在HBase中，数据是按照行键(row key)进行存储和查询的。当数据量非常大
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2024-08-08 10:51:52
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一、集群规划这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Regin Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。二、前置条件HBa
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2023-07-20 23:15:06
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1、HBase基本安装配置该项的所有操作步骤使用专门用于集群的用户admin进行 此项只在一台主机操作，然后在下一步骤进行同步安装与配置 首先，HBase软件包“hbase-1.2.3-bin.tar.gz”已上传到家目录的“setups”目录下，然后进行解压和环境变量设置 命令：mkdir ~/hbase #创建用于存放HBase相关文件的目录 、cd ~/hbase #进入该目录 tar -x
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2023-08-10 18:23:34
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摘要最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询，数据存储用的是HBase，恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力，一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能)，或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效)，所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题查询需求多个查询条件构成多维度的组合查询，需要根据不同组合查询出符合查询
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2023-12-06 23:12:29
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定义HBase 是一个开源的、基于列族存储、分布式的 NoSQL 数据库，它是 Apache Hadoop 生态系统中的重要组成部分，具有高可靠性、高性能、高扩展性等特点，主要用于海量结构化数据的读写操作。HBase 的设计目标是面向海量数据的存储和访问，它采用分布式架构，将数据存储在多个节点上，并通过水平扩展的方式增加节点数量，从而实现数据的高可靠性和高性能。HBase 支持数据的自动分区、数据
# HBase支持聚合吗？
HBase是一个分布式的开源NoSQL数据库，它是基于Hadoop的Hadoop数据库，用于实时读写大规模数据。在HBase中，数据以表的形式存储，并支持行键、列族、列修饰符的结构。
在HBase中，数据的读写操作是非常高效的，但是在数据聚合方面可能会有一些限制。HBase并不像传统的关系型数据库那样支持SQL语句的聚合函数，如SUM、AVG、MAX、MIN等。但是
原创
2024-04-09 04:00:13
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一、扫描：原生扫描（专家）
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1.一般的扫描，如果不指定版本，仅仅扫描一个版本的数据。指定了就扫指定版本的数据，但是版本不会超过创建表时指定的版本数
2.但是，如果想扫描更多的版本（大于创建表时指定的版本数），可以使用原生扫描，可以将所有的历史版本全部扫描出来
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2023-07-13 16:53:45
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1
COUNT函数
select count(*) 学生人数 from 学生表
select count(distinct 学号) 成绩表中的学生人数 from 成绩表
2
AVG函数
select avg (课程成绩) 平均课程成绩 from 成绩表
where 课程代号＝'2002030001'
3
MAX函数
原创
2007-11-19 14:58:58
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Mysql 中系统提供了很多函数 Count:统计个数，次数，null不统计 Max：最大值 Min：最小值 Sum：求和 Avg：平均值 Round：四舍五入 使用聚合函数时一般都会给别名 9.6.1 count函数 ##count函数 count(*):不会忽略null的值. #（1）查询emp ...
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2021-04-15 08:21:00
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多行函数（或者叫聚合函数，组函数）select count(ename) from emp; -- count：计算个数
select max(sal) from emp; -- max：计算最大值
select min(sal) from emp; -- min：计算最小值
select sum(sal) from emp;
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2024-07-19 15:49:26
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第8章聚合函数聚合（或聚集、分组、多行）函数，它是对一组数据进行汇总的函数，输入的是一组数据的集合，输出的是单个值。聚合函数概念聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。聚合函数类型：AVG()SUM()MAX()MIN()COUNT()注意：与单行函数不同的是，聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。常见聚合函数使用AVG和SUM函数AVG / S
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2024-05-03 13:43:04
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从这一篇开始，准备总结一些直接受用的sql语句优化，写sql是第二要紧的，第一要紧的，是会分析怎么查最快，因为当你写过很多sql后，查询出结果已经不是目标，快，才是目标。另外，通过测试和比较的结果才是有说服力的。
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2023-06-19 14:53:22
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