hbase查询接口（hbase三种查询方式）

本文目录一览：

1、hbase模式运行包括
2、如何将hbase中的数据导出到hdfs
3、淘宝为什么使用HBase及如何优化的
4、hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具
5、hmaster的主要作用是
6、HBase查询一张表的数据条数的方法

hbase模式运行包括

Hbase有两种运行模式：standalone和distributed。StandaloneMode 默认的运行模式。在该模式下，Hbase不会使用HDFS，而是使用本地文件系统。它在同一个虚拟机中运行所有Hbasedaemon和本地ZooKeeper。ZooKeeper绑定一个众所周知的端口，所以客户端可以和Hbase通讯。

HBase总结：特点：表容量大：一个表可容纳数亿行，上百万列。无模式：每行包含可排序主键与任意多列，列动态增加，行间列不同。面向列存储：列族独立索引，适合列式查询。稀疏性：空列不占用空间，表设计可极稀疏。数据类型单一：HBase存储数据为字符串，无类型限制。

提供了丰富的命令行工具，包括创建、列出、禁用、启用、描述、修改和删除表，以及数据操作命令如put、get、scan和delete。常用的HBase命令包括status、version、table_help、whoami等，用于查询系统状态、版本信息、表相关命令帮助和当前用户信息。

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在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时***用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

HBase的主要特点包括：海量存储：HBase能够存储PB级别的海量数据，在PB级数据存储下，能在几十到百毫秒内返回数据，得益于其出色的扩展性。列式存储：HBase***用列族存储模式，每个列族包含多个列，列族在表创建时必须指定，提供列的灵活性。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

将HBase中的数据导出到HDFS，可以通过以下两种方式实现：使用HBase本身提供的接口导出命令：bash./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export 表名数据文件位置其中，数据文件位置可以指定为HDFS的路径，例如hdfs：//mymaster：9000/path。确保该路径在HDFS上不存在，否则会报错。

导出数据时的命令为：hadoop jar /../hbase/hbase-*.jar export mytest /import/mybackup，同样地，mytest是表名，/import/mybackup是数据文件位置。需要注意的是，直接将数据导出到HDFS目录时，当不指定file前缀时，默认为HDFS路径。

export HADOOP_CLASSPATH=hbasejar包路径：zookeeper的jar包路径：hbase的config目录2）使用导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

数据导入：Import工具：用于将数据从文件或HDFS中加载到HBase表中。流程：通常需要将数据文件上传到HDFS，然后通过命令行执行Import命令。示例：如将WATER_BILL表的数据从HDFS导入，需执行相应的Import命令。

主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

2、使用HBase做数据分析：用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统数据挖掘：目前比较流行的广告推荐大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化，代价是对于随机的访问负载较高。数据支持一次写入，多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。

3、为满足低延时查询需求与低成本存储，系统历经架构演变，从单一Oracle数据库到历史订单存储在HBase，再到***用基于X-Engine引擎的PolarDB-X集群。历史库方案需解决存储成本、查询性能和数据排序问题。

hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具

首先hbase有自带的简单的web界面还有一种HBase图形界面管理工具是一款HBase管理工具，***用JAVA界面方式，查看和管理数据都很发布.hbaseweb管理工具 HBase_Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。

前端展现工具方面，开源工具包括JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等，这些工具帮助用户更直观地展示和分析数据。而在商用分析工具领域，Cognos、BO、Microsoft、Oracle、Microstrategy、QlikView、Tableau、国内永洪科技的Yonghong Z-Suite等产品则提供了更加全面和专业的数据分析和展示解决方案。

ETL工具：- Sqoop：数据在关系数据库与Hadoop之间的传输。- Kettle：图形化ETL工具，用于数据管理。存储工具：- Hadoop HDFS：分布式存储系统，与MapReduce配合。- Hive：数据仓库工具，提供SQL查询。- ZooKeeper：分布式协调服务。- HBase、Redis、Kafka等，分别适用于不同场景的数据存储和消息处理。

日志管理工具Splunk以强大的功能和广泛的兼容性著称，特别适合企业级日志管理与运维。EverString通过大数据预测分析，为企业提供业务与客户推荐服务，利用机器学习与人工智能技术进行数据建模，优化人工决策。Tableau则以其直观且丰富的可视化界面，成为另一款广受欢迎的大数据可视化工具，但其价格相对较高。

Apache CassandraApache HBaseMongoDB 大数据分析工具大数据分析工具提供了一系列技术和算法，用于分析大规模数据集并从中提取有意义的信息。

HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库，它运行在HDFS之上，提供了实时读写访问功能，适合存储大规模的结构化数据。此外，Flink是一个流式处理引擎，能够处理***和有界数据流，提供了事件时间处理、状态管理和精确一次语义等功能。

hmaster的主要作用是

管理用户对表的增、删、改、查操作：HMaster负责处理用户对HBase表的元数据操作，提供了一些基于元数据的接口，使用户可以与HBase进行交互。管理RegionServer的负载均衡：HBase中的数据被分割成多个Region，分布在不同的RegionServer上。

Hive：基于Hadoop数据仓库，主要用于离线查询，不支持实时更新操作，与ACID不兼容。HBase：支持实时运行，基于key/value操作，支持增删改查四大操作。适用场景：半结构化与非结构化数据：支持动态扩展。记录稀疏：适用于稀疏存储的场景。多版本数据：支持多版本数据存储与查询。

HBase查询一张表的数据条数的方法

Scan操作获取数据条数通过使用Java API，可以利用`Scan`操作进行全表扫描并计数数据条数。这种方法相较于`count`命令的效率稍高，但仍然不如其他方法快。执行Mapreduce任务通过调用HBase自带的统计行数类，执行一个Mapreduce任务来计算数据条数。这种方式的效率高于`count`命令。

HBase使用put命令向数据表中插入数据，put命令可以向表中增加一个新行数据，或覆盖指定行的数据。例如，假设我们有一个数据表，我们想要向其中插入一条数据。插入数据的写法如下：在这一命令中，我们使用put命令，向表中插入数据。需要注意的是，put命令仅能插入一个单元格的数据。

MapReduce方案核心思路：利用MapReduce并行构建索引，通过创建一个索引表，将原表中列族列的值作为索引表的rowkey。优点：能批量处理大量数据，适合离线构建索引。缺点：不支持实时构建索引，查询时需要遍历原表和索引表，效率相对有限。

列计数过滤器：限制返回的列数，适用于需要限制返回数据量的情况。组合过滤器 MUST_PASS_ALL：数据必须同时满足所有组合过滤器的条件。MUST_PASS_ONE：数据只需满足组合过滤器中的一个条件即可。WhileMatchFilter：在遇到不符合要求的数据后停止扫描，提高查询效率。

可以结合开源的搜索引擎Apache Lucene，Solr 或ElasticSearch2，海量数据的实时检索可以考虑HBase，建议可以使用hadoop将数据构建成以查询key为键的数据集，然后将key， value***写入Hbase表中，Hbase会自动以key为键进行索引，在数十亿甚至以上的级别下，查询key的value响应时间也估计再10毫秒内。

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