hbase自带的rowcounter，hbase自带的zookeeper版本

Hbase统计表总行数的三种方式

有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

Fay Chang 所撰写的Google论文。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

相关问答

Q1: hbase行统计有什么比较快的方法

1、有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

2、可以用协处理器，再不济 可以自己写个mapreduce，hbase api提供了一些类供mapreduce查询hbase、插入数据到hbase。

3、工具使用java编写的jar包，在ihbase.sh进行简单数据处理对jar包进行调用。主要功能为数据的增删改查，支持gbk，utf8编码。通过配置一个xml格式的配置文件 （也可以不配置）。

Q2: 如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

1、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

2、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。

3、如果A或B集群的磁盘够大，也可以选择其中任意一个集群，用来启动迁移任务。数据流向：A-C-B 分别消耗A集群的出口流量，C集群的出入流量，B集群的入口流量。由于pipeline的写入模式，流量还会在B集群内部再放大。

4、如果读入的数据是hbase表，那么默认的并行度是表的region数目。人为设定numPartitions 如果人为的在读取数据或者在shuffle类算子中设定numPartitions，那么整体的并行度将会以人为设定的为准。

5、Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。

Q3: 统计HBase表行数的四种方式

1、有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

2、我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作。

3、get命令和HTable类的get()方法用于从HBase表中读取数据。使用 get 命令，可以同时获取一行数据。它的语法如下：get ’table name’，’row1’下面的例子说明如何使用get命令。扫描emp表的第一行。

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