HBase是一个分布式的、基于列存储的开源的非关系型数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。Hbase的数据存储依赖HDFS。本文主要是简单的浅显的记录了Hbase的一些理论性知识。一、概述HBase是一个分布式的、基于列存储的开源的非关系型数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。Hbase的数据存储依赖HDFS。二、Hbase表结构列：类似于mysql中的字段，但是字段是可以动态
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2023-11-27 08:46:45
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HBase客户端的行锁会对相同rowkey的读写造成很大影响，同一个进程并发更新rowkey的计数有可能造成阻塞(场景 热门短链点击增加 热门微博评论数).
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2023-06-15 10:06:16
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一、设计原则1.行键设计1）行键在设计的时候尽量的散列，例如可以考虑使用哈希、加密算法等使结果散列，这样能保证请求不会集中打到同一个HRegionServer上 2）行键设计最好有意义，如果行键真的完全随机，会增加查询难度。可以这么设计，例如：订单的行键可以设计为 hash订单编号得到的随机数 + 订单编号，订单编号是唯一的 => hash订单编号得到的随机数 + 订单编号也是唯一的 3）行
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2023-07-14 22:32:18
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1、HBase数据模型（相关的概念：表、行键、列族、列限定符、单元格、时间戳）、面向列的存储。能根据数据表的SQL模式给出行式模式和列式模式表：HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族行键：每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识。行键可以是任意字符串（最大长度是64KB，实际应用中长度一般为10～100Byte)。在HBase内部，行键保存为字节
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2023-07-12 19:30:12
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HBase相关API操练
HBase 的 Shell 操作 HBase 为用户提供了一个非常方便的使用方式, 我们称之为“HBase Shell”。 HBase Shell 提供了大多数的
一、基本概念 1、CAP 理论 CAP 全称 是Consistency Availability and Partition tolerance：Consistency（一致性）：数据一致更新，所有数据变动都是同步的；Availability（可用性）：良好的响应性能；Partition tolerance（分区容错性）：可靠性。 任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。架构
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2024-09-18 13:52:19
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HBase是一个NoSQL的数据库产品，用于解决海量数据的毫秒级简单查询的问题. HBase的特点： 
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2023-10-09 21:22:00
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Hbase基础之数据模型(2)数据模型NameSpace: 关系型数据库的"数据库"(database)表(table)：用于存储管理数据，具有稀疏的、面向列的特点。HBase中的每一张表，就是所谓的大表(Bigtable)，可以有上亿行，上百万列。对于为值为空的列，并不占用存储空间，因此表可以设计的非常稀疏。行(Row)：在表里面,每一行代表着一个数据对象,每一行都是以一个行键(Row Key)
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2024-08-13 15:43:41
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Hbase(Hadoop Database)是一种高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统。
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。
列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇 不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己
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2023-07-20 23:46:52
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在HBase中，数据存储在具有行和列的表中。这是与关系数据库（RDBMS）的术语重叠，但这并不是一个有用的类比。相反，将HBase表视为多维映射会有所帮助。HBase数据模型术语表 一个HBase表由多行组成。行 HBase中的一行由行键和一列或多列与它们相关联的值组成。行在存储时按行键按字母顺序排序。因此，行键的设计非常重要。目的是以相关行彼此靠近的方式存储数据。常见的行rowkey模式是网站域
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2024-05-14 14:51:34
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# 使用 HBase 删除行健列族的数据
HBase 是一个开源的分布式数据库，能够存储海量数据，并提供快速随机访问。它基于 Google 的 Bigtable 设计，非常适合于需要强大写入和读取功能的应用场景。本文将介绍如何删除 HBase 中的行健列族数据，且附带代码示例和一定的图示，以帮助理解整个过程。
## HBase 概述
HBase 是一种 NoSQL 数据库，利用分布式架构确保
HBase的布隆过滤器详解1.布隆过滤器的简单介绍2.布隆过滤器的原理分析2.1 哈希表存在的问题2.2 布隆过滤器的原理2.2.1 原理详解2.2.2 布隆过滤器失误率的调节2.2.3 布隆过滤器的完整体3.HBase是如何使用布隆过滤器的3.1 HBase的基本回顾3.2 HBase的块索引机制及存在的问题3.3 HBase布隆过滤器的作用4.大战后的悠闲时光4.1 布隆过滤器的存储在哪?4
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2023-07-26 08:53:05
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一、过滤器（Filter）基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的，这里Hbase提供了高级的查询方法：Filter。Filter可以根据簇、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，基于Hbase本身提供的三维有序（主键有序、列有序、版本有序），这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务。带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer，是一个服
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2023-07-11 17:43:21
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天长地久月常圆,开阔心胸做自然.享受旅途各滋味,真心英雄大步前.
天行常健，自无一息之停。随气运动，自成春、夏、秋、冬、风、云、雷、雨，人物之化化生生，而世界乃全矣。天地灵秀之气充溢满足，自生圣人，以助造化所未备。故圣人与天地并称者正谓此也。
----陈斋长论地谈天(豆棚闲话１２)
天,不管了,哎呀……（好诗）
今天
原创
2007-05-25 16:26:10
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HBase通常安装在Hadoop HDFS上，但也能够安装在其它实现了Hadoop文件接口的分布式文件系统上。如KFS。glusterfs是一个集群文件系统可扩展到几peta-bytes。它集合了各种存储在infiniband rdma或互连成一个大型并行网络文件系统。存储能够由不论什么商品等硬件x86_64server和sata-ii和infiniband
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2024-08-20 09:59:54
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文章目录概述FlushMemStore 级别限制Region 级别限制RegionServer 级别限制HLog 数量上限手动 FlushFlush 的流程Compact 合并机制minor compaction（小合并）major compaction（大合并） 概述 在HBase中数据被写入 WAL 和 MemStore 后就可以说数据已经被成功
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2023-07-27 18:48:51
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HBase过滤器( filter)提供了非常强大的特性来帮助用户提高其处理表中数据的效率。用户不仅可以使用 HBase中预定义好的过滤器,而且可以实现自定义的过滤器。下 HBase中两种主要的数据读取函数是get()和scan(),它们都支持直接访问数据和通过指定起止行键访问数据的功能。读者可以在查询中添加更多的限制条件来减少查询得到的数据量,这些限制可以是指定列族、列、时间戳以及版本号。 这些方
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2024-04-23 08:42:19
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比较器描述BinaryComparator匹配完整字节数组BinaryPrefixComparator匹配字节数组前缀BitComparator匹配比特位NullComparator匹配空值RegexStringComparator匹配正则表达式SubstringComparator匹配子字符串行键过滤器RowFilter实现行键字符串的比较和过滤scan 'Student', FILTER =&
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2023-07-13 16:18:39
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HBASE过滤器介绍： 所有的过滤器都在服务端生效，叫做谓语下推(predicate push down),这样可以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端。 注意： 基于字符串的比
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2023-07-13 16:14:10
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N.1 HBaes介绍N.1.1 HBase简介1）HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。（1）关系型数据库：————————————————————————————————————————————————（2）非关系型数据库：————————————————————————————————————
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2024-08-17 11:59:30
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