一、關鍵字
分布式儲存系統、開源、基於列模式、適合非結構化
二、特性
海量儲存，資料可達pb級別
列式儲存，一種nosql資料庫
極易擴充套件，分布式資料庫
高併發，多個pc同時處理
稀疏，指hbase列的靈活性，可以指定任意多的列
三、什麼適合用hbase?
hbase不適合解決所有的問題：
資料庫量要足夠多， 如果有十億及百億行資料， 那麼hbase是乙個很好的選項， 如果只有幾百萬行甚至不到的資料量，rdbms是乙個很好的選擇， 因為資料量小的話， 真正能工作的機器少， 剩餘的機器處於空閒的狀態
不需要輔助索引，靜態型別的列，事務等特性
保證硬體資源足夠，集群中節點數少於5個，都不能表現的很好
四、應用場景
五、hbase架構體系
六、應用開發
批量建立表
在建立表時只要指定表名、列簇就可以建立了， 當然在實際生產環境中通常會根據業務場景指定好錶的預分割槽，這樣可以防止資料存入到乙個region上，造成熱點問題。
/* 判斷表是否存在 */
def i***ists(tablename: string): boolean =
result
} def createtable(tablename: string, columnfamilys: array[string]) =
//建立表
admin.createtable(descriptor)
//建立分割槽表，使資料均勻分布到各個伺服器上
val splitkesy = array(2, 4, 6, 8).map(bytes.tobytes(_))
admin.createtable(descriptor, splitkesy)
println("create successful!!")}}
資料寫入可以單條寫入也可以批量寫入， 實際環境中通常是批量寫入，這樣會提高寫入效率
//向hbase表中插入資料, 更新操作一樣
def inserttable(tablename: string, rowkey: string, columnfamily: string, column: string, value: string) =
資料的更新和資料插入**是一樣的， 邏輯是不存在的列會建立插入， 存在則會覆蓋掉原有的資料。
//向hbase表中插入資料, 更新操作一樣
def inserttable(tablename: string, rowkey: string, columnfamily: string, column: string, value: string) =
資料刪除就是根據表名、rowkey、還有對應的列簇和列刪除即可。
//刪除某條記錄
def deleterecord(tablename: string, rowkey: string, columnfamily: string, column: string) =
資料查詢通常根據rowkey範圍進行掃瞄查詢，這樣效率最高
//獲取hbase表中的資料
def scandatafromhtable(tablename: string, columnfamily: string, column: string) = ,列簇:$:$,value:$")
result = scanner.next()
}//通過scan取完資料後，記得要關閉resultscanner，否則regionserver可能會出現問題(對應的server資源無法釋放)
scanner.close()
table.close()
}
以上就是本文的全部內容。
HBase簡介及使用
由google發表的關於bigtable的 啟發，使得hbase成為了基於hdfs開發的 面向列的 可伸縮的 開源的分布式資料庫，並且它提供了隨機實時讀寫功能。hbase作為hadoop生態系統中的結構化儲存工具，hdfs為它提供了高可靠性的底層儲存支援，hadoop mapreduce為它提供了高...
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二 hbase shell操作 hbase的安裝可以參照 hbase偽分布式搭建 hbase是乙個高可靠性 高效能 面向列 可伸縮的nosql分布式資料儲存系統，利用hbase可實現對大型資料的實時 隨機的讀寫訪問。hbase 依賴於 hdfs 做底層的資料儲存 依賴於 mapreduce做資料計算...
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