hbaseget命令,hbase常用命令及使用方法

本篇文章给大家谈谈hbaseget命令，以及hbase常用命令及使用方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、hbase使用标准的sql进行操作
• 2、求助,HBASE不能创建表
• 3、Hbase手动设置时间戳,无法删除数据,怎么办
• 4、HBase配置文件详解(一)
• 5、hbase查看单个分区的请求数

hbase使用标准的sql进行操作

1、简单来说，传统关系型数据库的修改与删除，可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行，进行物理删除。

2、Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

3、Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

4、phoenix是一个客户端的库，它在HBase基础上提供SQL功能层，让我们可以使用标准的JDBC接口操作HBase。

5、对 于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句。

6、Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计。

求助,HBASE不能创建表

hbaseshell不能创建表的原因分析。现象：前一段时间安装了Hbasehbaseshell进去之后liststatus命令都能够正常运行。

可能是版本信息的问题，hadoop和hbase是有版本搭配限制的。可能是某个节点的启动信息有问题。确定在hbase安装的时候，hadoop是可以安装、运行wordcount等。再试下看。

重新将hbase meta表分给regionserver（根据meta表，将meta表上的region分给regionservere）hbase hbck -fixAssignments 转meta，表手动删除表 Java代码 因为集群硬盘紧俏，绝对对原来的表加上COMPRESSION=LZO属性。

Hbase手动设置时间戳,无法删除数据,怎么办

REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase， 解除了语言限制。 Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计。

简单来说，传统关系型数据库的修改与删除，可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行，进行物理删除。

进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。

HBase配置文件详解(一)

HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

首先，我们可以根据HBase的业务特点，即读多写少还是写多读少来分配读写的比例：HBase 中的相关配置如下：该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。

HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。在hbase-site.xml 文件中，配置项 name hbase.rootdir/name 默认 “/hbase”，就是hbase在hdfs中的存储根路径。以下是hbase0.96版本的个路径作用。

拆分的阈值大小可在创建表的时候设置，如果没有设置，就取 hbase.hregion.max.filesize 这个配置定义的值，如果这个配置也没有定义，取默认值 10G。

hbase查看单个分区的请求数

.90 之前的默认拆分策略，这种策略非常简单，只要 Region 中的任何一个 StoreFile 的大小达到了 hbase.hregion.max.filesize 所定义的大小 ，就进行拆分。

此时就建议采用二级索引。目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。

高性能 HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问。它支持高并发的读写操作，并且能够在毫秒级别响应查询请求。此外，HBase还支持数据的批量处理和并行计算，可以在大规模数据集上进行高效的数据分析和处理。

当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定（默认10g），该Region就会按照RowKey进行拆分。

以fileServer为例，在使用默认的split策略--IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 的情况下，16个预分区Region， 则单个Resion容量达到 min（32，50），即32GB时分裂。

这种情况有网络延迟、查询参数设置不当。网络延迟：如果HBase集群跨越多个节点，网络连接较慢，那么Scanner.next方法会变慢。解决这个问题的方法包括优化网络连接、减少跨节点请求次数或者增加等待超时时间。

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