hbase获取上一次的数据，hbase获取所有表

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如何用hive查询hbase中的数据

hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

可以代替mysql的。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

Q1: 如何在Python中访问HBase的数据

python访问hbase需要额外的库，一般用thrift。使用thrift调用hbase，由于篇幅限制在这里不能说的很详细。请百度Phthon thrift 或 python hbase 自行查阅相关资料。

HBase-thrift项目是对HBase Thrift接口的封装，屏蔽底层的细节，使用户可以方便地通过HBase Thrift接口访问HBase集群，python通过thrift访问HBase。

用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容。先使用基础for循环生成的url信息。

读取数据可以方便我们的工作，python中常见的数据读取方式有很多，那么python如何读取数据呢？利用pandas中的read_csv模块直接将数据读取出来。

NativeJavaAPI，最常规和高效的访问方式，适合HadoopMapReduceJob并行批处理HBase表数据。HBaseShell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用。

Q2: HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂

HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

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。

默认，HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配。

Hbase Split 是一个很重要的功能，HBase 通过把数据分配到一定数量的 Region 来达到负载均衡的。

由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

Q3: hbase每次处理数据都要实时的调用数据吗

1、hbase每次处理数据不需要实时的调用数据。

2、HBase 高级功能：计数器，可以用于实时统计，而不需要离线批量处理。HBase 有一种机制可以将列当作计数器，支持原子操作，否则用户需要对一行数据加锁，在进行读取更新操作，会引起大量的资源竞争问题。

3、hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Rece的，所以操作在毫秒级。

4、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

5、如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。

6、Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。其内部管理的文件全部存储在HDFS中。与HDFS相比两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以扩展到成百上千个节点。

Q4: 如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

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。

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。

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。

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