hbase rowkey rowkey设计的原则

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下hbase的问题，以及和rowkey设计的原则的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

hbase原理

1.HBase是一个面向列族（columnfamily）存储的分布式NoSQL数据库。2.它基于Hadoop的HDFS存储和Hadoop的MapReduce计算框架，提供了实时随机读/写访问海量数据的能力，被广泛应用于数据存储和处理领域。3.它的基本原理是将数据按照Rowkey与列族进行存储，每个列族包含多个列。每个列又包含多个版本。这种结构使得HBase可以高效地进行随机读写操作。

谁能说说mangodb和hbase的区别

了解了一下MongoDB，感觉还挺牛的，适合海量数据的实时插入，更新，查询，而且支持多条件查询，以及建立多维度的索引。

相比HBase，Hbase对于海量数据的实时插入，更新，查询是没有压力的，而且操作的效率跟数据的量没有关系，即数据量的大小不会影响操作的效率，但是Hbase的实时查询是建立在针对rowkey的查询基础上的，因为Hbase只能对rowkey进行建立索引，查询也只能根据rowkey进行查询，无法实现同MongoDB一样的多条件查询。

小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据。

所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。

如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。以上纯属个人观点

hbase的一张表物理结构是什么

1.每一张表从行键的方向上进行切分，切分成1个到多个HRegion-也就意味着每一张表是由1到多个HRegion构成的

2.每一个HRegion保存当前HRegion的startRowKey和endRowKey

3.每一个HRegion分布到某一个HRegionServer节点上-进行切分的目的：

（1）将数据分布在不同的节点上以能够存储海量数据

（2）提高读写效率-提高HBase的吞吐量

（3）负载均衡

4.由于行键是默认按照字典序排序且每一个HRegion都记录了起始行键和结束行键，

所以在添加数据的时候可以锁定一个唯一的HRegion

5.当HRegion的大小默认达到10G之后，HRegion会进行分裂，平均的分裂成2个HRegion，

其中的一个HRegion就会挪到其他节点上存储

hbase的单元格数据类型

RowKey是用来检索记录的主键，访问HBase表中的行，只有三种方式：

1.通过单个RowKey访问（get）

2.通过RowKey的范围（正则，like）

3.全表扫描（scan）

hbase有索引吗

hbase有索引。

Hbase使用Rowkey作为唯一索引，无法满足大部分的查询走索引，导致性能较差。

基于Phoenix构建Hbase二级索引并维护二级索引

构建二级索引：通过走两次索引代替全表扫描

Phoenix如何实现二级索引？

Phoenix底层构建了大量的协处理器，来实现二级索引的构建

关于本次hbase和rowkey设计的原则的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。