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2. HBase安装
HBase = Hadoop database
1. Zookeeper正常部署
首先保证Zookeeper集群的正常部署，并启动之：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
2 Hadoop正常部署
Hadoop集群的正常部署并启动：
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
3. HBase的解压
解压HBase到指定目录：
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /opt/module
4. HBase的配置文件
修改HBase对应的配置文件。
- hbase-env.sh修改内容：
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export HBASE_MANAGES_ZK=false # 不用HBase自带的zk关联机制
- hbase-site.xml修改内容：
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://hadoop102:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 0.98后的新变动，之前版本没有.port,默认端口为60000 -->
<property>
<name>hbase.master.port</name>
<value>16000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData</value>
</property>
</configuration>
- 修改regionservers跟HDFS中slaves类似：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
- 软连接hadoop配置文件到hbase：
[atguigu@hadoop102 module]$ ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml
/opt/module/hbase/conf/core-site.xml
[atguigu@hadoop102 module]$ ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
/opt/module/hbase/conf/hdfs-site.xml
5. HBase远程发送到其他集群
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync hbase/
6 HBase服务的启动
1．启动方式1
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase-daemon.sh start master
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver
提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。
修复提示：
a、同步时间服务
请参看帮助文档：《Hadoop入门》
b、属性：hbase.master.maxclockskew设置更大的值
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>180000</value>
<description>Time difference of regionserver from master</description>
</property>
2．启动方式2推荐
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/start-hbase.sh
对应的停止服务：
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh
7. 查看HBase页面
启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问HBase管理页面，例如：
http://hadoop102:16010
3. HBase Shell 操作
Shell基本操作 指南
命名 | 描述 | 语法 |
help ‘命名名’ | 查看命令的使用描述 | help ‘命令名’ |
whoami | 我是谁 | whoami |
version | 返回hbase版本信息 | version |
status | 返回hbase集群的状态信息 | status |
table_help | 查看如何操作表 | table_help |
create | 创建表 | create ‘表名’, ‘列族名1’, ‘列族名2’, ‘列族名N’ |
alter | 修改列族 | 添加一个列族：alter ‘表名’, ‘列族名’ ；删除列族：alter ‘表名’, {NAME=> ‘列族名’, METHOD=> ‘delete’} |
describe | 显示表相关的详细信息 | describe ‘表名’ |
list | 列出hbase中存在的所有表 | list |
exists | 测试表是否存在 | exists ‘表名’ |
put | 添加或修改的表的值 | put ‘表名’, ‘行键’, ‘列族名’, ‘列值’ ； put ‘表名’, ‘行键’, ‘列族名:列名’, ‘列值’ |
scan | 通过对表的扫描来获取对用的值 | scan ‘表名’ ； 扫描某个列族： scan ‘表名’, {COLUMN=>‘列族名’} 扫描某个列族的某个列： scan ‘表名’, {COLUMN=>‘列族名:列名’} ； 查询同一个列族的多个列： scan ‘表名’, {COLUMNS => [ ‘列族名1:列名1’, ‘列族名1:列名2’, …]} |
get | 获取行或单元（cell）的值 | get ‘表名’, ‘行键’ get ‘表名’, ‘行键’, ‘列族名’ |
count | 统计表中行的数量 | count ‘表名’ |
incr | 增加指定表行或列的值 | incr ‘表名’, ‘行键’, ‘列族:列名’, 步长值 |
get_counter | 获取计数器 | get_counter ‘表名’, ‘行键’, ‘列族:列名’ |
delete | 删除指定对象的值（可以为表，行，列对应的值，另外也可以指定时间戳的值） | 删除列族的某个列： delete ‘表名’, ‘行键’, ‘列族名:列名’ |
deleteall | 删除指定行的所有元素值 | deleteall ‘表名’, ‘行键’ |
truncate | 重新创建指定表 | truncate ‘表名’ |
enable | 使表有效 | enable ‘表名’ |
is_enabled | 是否启用 | is_enabled ‘表名’ |
disable | 使表无效 | disable ‘表名’ |
is_disabled | 是否无效 | is_disabled ‘表名’ |
drop | 删除表 | drop的表必须是disable的 disable |
shutdown | 关闭hbase集群（与exit不同） | |
tools | 列出hbase所支持的工具 | |
exit | 退出hbase shell |
基本操作
- 进入HBase客户端命令行
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase shell
- 查看帮助命令
hbase(main):092:0> help 'delete'
Put a delete cell value at specified table/row/column and optionally
timestamp coordinates. Deletes must match the deleted cell's
coordinates exactly. When scanning, a delete cell suppresses older
versions. To delete a cell from 't1' at row 'r1' under column 'c1'
marked with the time 'ts1', do:
hbase> delete 'ns1:t1', 'r1', 'c1', ts1
hbase> delete 't1', 'r1', 'c1', ts1
hbase> delete 't1', 'r1', 'c1', ts1, {VISIBILITY=>'PRIVATE|SECRET'}
The same command can also be run on a table reference. Suppose you had a reference
t to table 't1', the corresponding command would be:
hbase> t.delete 'r1', 'c1', ts1
hbase> t.delete 'r1', 'c1', ts1, {VISIBILITY=>'PRIVATE|SECRET'}
hbase(main):093:0>
hbase(main):001:0> help
COMMAND GROUPS:
Group name: general
Commands: processlist, status, table_help, version, whoami
Group name: ddl 数据库的增删改查操作
Commands: alter, alter_async, alter_status, clone_table_schema, create, describe, disable, disable_all, drop, drop_all, enable, enable_all, exists, get_table, is_disabled, is_enabled, list, list_regions, locate_region, show_filters
Group name: namespace 类似与mysql中的database操作
Commands: alter_namespace, create_namespace, describe_namespace, drop_namespace, list_namespace, list_namespace_tables
Group name: dml 数据库跟表格的一些操作
Commands: append, count, delete, deleteall, get, get_counter, get_splits, incr, put, scan, truncate, truncate_preserve
.......
For more on the HBase Shell, see http://hbase.apache.org/book.html
- 查看当前数据库中有哪些表
hbase(main):002:0> list
TABLE
sowhat
mygraph
user
表的操作
- 创建表
注意：创建表时只需要指定列族名称，不需要指定列名。
# 语法
create '表名', {NAME => '列族名1'}, {NAME => '列族名2'}, {NAME => '列族名3'}
# 此种方式是上上面的简写方式，使用上面方式可以为列族指定更多的属性，如VERSIONS、TTL、BLOCKCACHE、CONFIGURATION等属性
create '表名', '列族名1', '列族名2', '列族名3'
create '表名', {NAME => '列族名1', VERSIONS => 版本号, TTL => 过期时间, BLOCKCACHE => true}
# 示例
create 'tbl_user', 'info', 'detail'
create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}
create 'sowhat','info'
- 插入数据到表
put 表名,序列号key,列族:列名,字段值
hbase(main):003:0> put 'sowhat','1001','info:sex','male'
hbase(main):004:0> put 'sowhat','1001','info:age','18'
hbase(main):005:0> put 'sowhat','1002','info:name','Janna'
hbase(main):006:0> put 'sowhat','1002','info:sex','female'
hbase(main):007:0> put 'sowhat','1002','info:age','20'
- 扫描查看表数据
hbase(main):008:0> scan 'sowhat'
hbase(main):012:0> scan 'sowhat'
ROW COLUMN+CELL
1001 column=info:age, timestamp=1592444447588, value=18
1001 column=info:sex, timestamp=1592444439067, value=male
1002 column=info:age, timestamp=1592444470614, value=20
1002 column=info:name, timestamp=1592444462987, value=Janna
1002 column=info:sex, timestamp=1592444466848, value=female
---
hbase(main):009:0> scan 'sowhat',{STARTROW => '1001', STOPROW => '1001'} 指定范围 左闭右开[start,end)这样的格式，必须大写！
ROW COLUMN+CELL
1001 column=info:age, timestamp=1592444447588, value=18
1001 column=info:sex, timestamp=1592444439067, value=male
---
hbase(main):010:0> scan 'sowhat',{STARTROW => '1001'}
ROW COLUMN+CELL
1001 column=info:age, timestamp=1592444447588, value=18
1001 column=info:sex, timestamp=1592444439067, value=male
1002 column=info:age, timestamp=1592444470614, value=20
1002 column=info:name, timestamp=1592444462987, value=Janna
1002 column=info:sex, timestamp=1592444466848, value=female
---
- 查看表结构
hbase(main):011:0> describe 'sowhat' desc 'sowhat' 也可以
Table sowhat is ENABLED
sowhat
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'info', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE => 'fal
se', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_
MEMORY => 'false', CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536'}
- 更新指定字段的数据
hbase(main):012:0> put 'sowhat','1001','info:name','Nick'
hbase(main):013:0> put 'sowhat','1001','info:age','100'
hbase(main):013:0> scan 'sowhat'
ROW COLUMN+CELL
1001 column=info:age, timestamp=1592445694183, value=100
1001 column=info:name, timestamp=1592445681869, value=Nick
1001 column=info:sex, timestamp=1592444439067, value=male
1002 column=info:age, timestamp=1592444470614, value=20
1002 column=info:name, timestamp=1592444462987, value=Janna
1002 column=info:sex, timestamp=1592444466848, value=female
2 row(s)
- 查看“指定行”或“指定列族:列”的数据
hbase(main):025:0> get 'sowhat','1001'
COLUMN CELL
info:age timestamp=1592445694183, value=100
info:name timestamp=1592445681869, value=Nick
info:sex timestamp=1592444439067, value=male
1 row(s)
Took 0.0215 seconds
hbase(main):026:0> get 'sowhat','1001','info:name'
COLUMN CELL
info:name timestamp=1592445681869, value=Nick
1 row(s)
Took 0.0146 seconds
- 统计表数据行数
hbase(main):027:0> count 'sowhat'
2 row(s)
Took 0.0558 seconds
=> 2
- 删除数据
删除某rowkey的全部数据：
hbase(main):016:0> deleteall 'sowhat','1001'
删除某rowkey的某一列数据：
hbase(main):017:0> delete 'sowhat','1002','info:sex'
- 清空表数据
hbase(main):032:0> truncate 'sowhat'
Truncating 'sowhat' table (it may take a while):
Disabling table...
Truncating table...
Took 2.0702 seconds
hbase(main):033:0> scan 'sowhat'
ROW COLUMN+CELL
0 row(s)
提示：清空表的操作顺序为先disable，然后再truncate，在HBase 2.2版本上操作时候没显示必须disable。
10. 删除表
首先需要先让该表为disable状态：
hbase(main):019:0> disable 'sowhat'
然后才能drop这个表：
hbase(main):020:0> drop 'sowhat'
提示：如果直接drop表，会报错：ERROR: Table sowhat is enabled. Disable it first.
11. 变更表信息
默认情况下，列族只存储一个版本的数据，如果需要存储多个版本的数据，则需要修改列族的属性。修改后可通过desc命令查看。
put 'sowhat','1001','info:name','Nick'
put 'sowhat','1001','info:name','Nick1'
put 'sowhat','1001','info:name','Nick2'
put 'sowhat','1001','info:name','Nick3'
put 'sowhat','1001','info:name','Nick4'
hbase(main):022:0> alter 'sowhat',{NAME=>'info',VERSIONS=>3}
hbase(main):022:0> get 'sowhat','1001',{COLUMN=>'info:name',VERSIONS=>3}
COLUMN CELL
info:name timestamp=1592446266614, value=Nick4
info:name timestamp=1592446264202, value=Nick3
info:name timestamp=1592446262438, value=Nick2
1 row(s)
put 'sowhat','1001','info:name', 'Nick0', 1592446266615 put数据的时候指定时间
- alter 增删列族
# 语法
alter '表名', '列族名'
# 示例
alter 'tbl_user', 'address'
# 语法
alter '表名', {NAME=> '列族名', METHOD=> 'delete'}
# 示例
alter 'tbl_user', {NAME=> 'address', METHOD=> 'delete'}
# 修改f1列族的版本为5
alter 't1', NAME => 'f1', VERSIONS => 5
# 修改多个列族，修改f2为内存，版本号为5
alter 't1', 'f1', {NAME => 'f2', IN_MEMORY => true}, {NAME => 'f3', VERSIONS => 5}
# 也可以修改table-scope属性，例如MAX_FILESIZE, READONLY,MEMSTORE_FLUSHSIZE, DEFERRED_LOG_FLUSH等。
# 例如，修改region的最大大小为128MB：
alter 't1', MAX_FILESIZE => '134217728'
- 查看所有数据类型
scan 'sowhat',{RAW=>TRUE,VERSIONS=>10}
4. HBase数据结构
1. RowKey
跟nosql数据库一样RowKey就是用来检索记录的主键，访问HBase 表中的行只有如下三种方式。
- 通过单个RowKey访问
get 'sowhat','1001'
- 通过RowKey的range访问
scan 'sowhat',{STARTROW => '1001', STOPROW => '1003'}- 全表扫描
RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
scan 'sowhat'
2. Column Family
列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。
3. Cell
由{rowkey, column Family:columu, version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码。
4. Time Stamp
HBase 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。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。时间戳可以由HBase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
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。
5. 命名空间
命名空间的结构:
- Table：表，所有的表都是命名空间的成员，即表必属于某个命名空间，如果没有指定，则在default默认的命名空间中。
- RegionServer group：一个命名空间包含了默认的RegionServer Group。
- Permission：权限，命名空间能够让我们来定义访问控制列表ACL（Access Control List）。例如，创建表，读取表，删除，更新等等操作。
- Quota：限额，可以强制一个命名空间可包含的region的数量。
4. HBase 原理
HBase是一个写比读快的 框架
写原理
比如执行给table1里面rowkey=11050的数据插入数据则看如下操作。
- 先跟ZK 询问
/hbase/meta-region-server里面的 meta数据存储位置。 - 客户1找到的位置到对应的机器上查找regions数据存储概要。一般一行就是存储该数据的
表明，rowkey开始位置，rowkey结束位置，根据合适的范围查找到对应的 regionServer，然后再根据数据信息 找到对应的region，然后数据写到WAL中，再到MemCache，再到HFile(KV格式存储)。
写流程：
- Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
- 访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息
缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。 - 与目标 Region Server 进行通讯；
- 将数据顺序写入（追加）到 WAL
- 将数据写入对应的 MemStore，数据会在 MemStore 进行排序
- 向客户端发送 ack；
- 等达到 MemStore 的刷写时机后，将数据刷写到 HFile
- 在web页面查看的时候会随机的给每一个region生成一个随机编号。
PS ZK数据查找跟更新的 流程：
zk ==> meta ==> regionserver ==> RegionIP
HBase0.9版本前 meta数据又要被切分 -root-
zk ==> -root- ==> meta ==> regionserver ==> RegionIP
读原理
- Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
- 访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey， 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以 及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
- 与目标 Region Server 进行通讯;
- 分别在 Block Cache(读缓存)，MemStore 和 Store File(HFile)中查询目标数据，并将 查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本(time stamp)或者不 同的类型(Put/Delete)。
- 将从文件HFile中查询到的数据块(Block，HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB)缓存到 Block Cache。
- 将合并后的最终结果，然后返回时间最新的数据返回给客户端。
- hbase中两种缓存机制 memstore和blockcache详解
重点：不要理解为读数据先从MemStore中读取，然后读BlockCache中，如果没有再从HFile中读取，然后将数据写入到BlockCache中。因为如果下面这样的操作怎么办？
- 创建表，写入数据，刷新到磁盘中，
create stu ‘info’
put ‘stu’,‘info:name’,‘sowhat’
flush
bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -a -b -e -k -p -f 列族文件在HDFS中路径， 目的确保数据刷新到本地了
- 插入一个比
sowhat时间早的数据，
put ‘stu’,‘info:name’,‘sowhat1412’,早点的时间戳。
- 直接scan查询可以看到 结果还是
sowhat，说明数据每次都是把磁盘数据读取了放到BlockCache中，然后跟MemCache数据合并！比较时间戳，返回时间戳最新的数据。也就是每次都要涉及到磁盘到读取。
结论：HBase 把磁盘跟内存数据一起读，然后把磁盘数据放到BlockCache中，BlockCache是磁盘数据的缓存。读比写慢的工具。
Scanner
查询流程的形象图
Flush
一般情况下一个Region中有多个列族，而整个region中有列族跟store是一 一对应的。对于用户来说数据写到MemStore中就算完成了，但是对于底层代码来说只有数据刷到硬盘中才算彻底搞定了！因为数据是要写入到WAL(Hlog)中再写入到MemStore中的，所以刷写的时候，也有WAL个数的配置。配置文件
- WAL 个数 .
当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs，region 会按照时间顺序依次进行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log 以下（
该属性名已经废弃，
现无需手动设置，最大值为 32）。比如我的堆内存0.4= 1T,那么我的Hlog文件可能也是大小1T，这样如果一个HLog文件大小为512M 则可能出现 10242个，所以需合理配置。
- hbase.
regionserver.global.memstore.size
regionServer的
全局memstore的大小，超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的 , flush会阻塞客户端读写。
- hbase.
regionserver.global.memstore.size.lower.limit
可以理解为一个安全的设置，有时候集群的“写负载”非常高，写入量一直超过flush的量，这时，我们就希望memstore不要超过一定的安全设置。 在这种情况下，写操作就要被阻塞一直到memstore恢复到一个“可管理”的大小, 这个大小就是默认值是堆大小 * 0.4 * 0.95，也就是当regionserver级别的flush操作发送后，会阻塞客户端写,一直阻塞到整个regionserver级别的memstore的大小为 堆大小 * 0.4 *0.95为止
- hbase.
regionserver.optionalcacheflushinterval
内存中的文件在自动刷新之前能够存活的最长时间，默认是1h，表示最后一条数据后的1小时。
- hbase.hregion.memstore.flush.size
单个region里memstore的缓存大小，超过那么整个HRegion就会flush，
默认128M
StoreFile Compaction
由于 memstore 每次刷写都会生成一个新的 HFile，且同一个字段的不同版本(timestamp) 和不同类型(Put/Delete)有可能会分布在不同的 HFile 中，因此查询时需要遍历所有的 HFile。 为了减少 HFile 的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进行 StoreFile Compaction。
Compaction 分为两种，分别是 Minor Compaction 和 Major Compaction。Minor Compaction会将临近的若干个较小的 HFile 合并成一个较大的 HFile，但不会清理过期和删除的数据。 Major Compaction 会将一个 Store 下的所有的 HFile 合并成一个大 HFile，并且会清理掉过期和删除的数据。
数据删除时间
create ‘stu4’,‘info’
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘xianyi’
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘yuyang’
flush ‘stu4’ 刷新一个文件
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘xianyu’ 显示
flush ‘stu4’ 增加个文件
put ‘stu4’,‘1002’,‘info:name’,‘xianyi’ 显示
flush ‘stu4’
compact 三个以上的文件调用小文件合并会自动触发大文件合并，
scan ‘stu4’,{RAW=>TRUE,VERSIONS=>10}
只会显示两个文件
数据删除只有在flush 跟上面的大合并(Major compaction)的时候执行。
- flush 可以删除在同一个内存中的数据，flush只会操作当前内存。并且写入本地后 内存数据会丢失。
- Major compaction 大合并时候会自动把所以数据排序删除旧数据。
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘zhangsan’
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘lisi’
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘wangwu’
flush ‘stu4’
put ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’,‘zhaoliu’ 此时查看可以看到zhaoliu
delete ‘stu4’,‘1001’,‘info:name’ 目的是删除1001的 name属性！
scan ‘stu4’,{ROW=>TRUE,VERSIONS=>10} 会显示zhaoliu 但显示已经删除了。此时flush ‘stu4’ 再查看数据，会发现Type=DeleteColumn还存在。没有删除掉，因为这个DeleteColumn还要用来删除flush 磁盘里的zhangsan,lisi,wangwu这三个数据。 而删除的标准就是调用大合并的时候！
Region Split
默认情况下，每个 Table 起初只有一个 Region，随着数据的不断写Region 会自动进 行拆分。刚拆分时，两个子 Region 都位于当前的 Region Server，但出于负载均衡的考虑， HMaster 有可能会将某个 Region 转移给其他的 Region Server。
Region Split 时机:
- 当 1 个 region 中的某个 Store 下所有 StoreFile 的总大小超过 hbase.hregion.max.filesize(默认10G)， 该 Region 就会进行拆分(0.94 版本
之前)。 - 当 1 个 region 中的某个 Store 下所有 StoreFile 的总大小超过 Min(R^2 * “hbase.hregion.memstore.flush.size”,hbase.hregion.max.filesize")，该 Region 就会进行拆分，其 中 R 为当前 Region Server 中属于该 Table 的个数(0.94 版本之后)。hbase.hregion.memstore.flush.size=128M
第一次的阈值是128，
切分后结果64 , 64
第二次阈值512M
64,512 ⇒ 54 + 256 + 256
最后会形成一个 64M…10G 的这样Region队列，会产生数据倾斜问题。
解决方法：提前做好Region组的规划，0-1k,1k-2k,2k-3k这样的。
官方不建议用多个列族，比如有CF1，CF2，CF3，但是 CF1数据很多而CF2跟CF3数据很少，那么当触发了region切分的时候，会把CF2跟CF3分成若干小份，不利于系统维护。
参考
HBase配置文件
