hbase查询几条数据，hbase的查询

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突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例

1、默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3)，可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中，index和search的时候都需要一致才能找到数据，如果能明确根据_routing进行数据分区，则可减少分片的检索工作，以提高性能。

2、索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

3、虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本(shadow replica)。

Q1: hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

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。

HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。

数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

Q2: hbase查询100万条数据的时间

1、日期类型（Date）：HBase中的日期类型表示一个日期，它是以毫秒为单位存储的。时间戳类型（Timestamp）：时间戳类型表示一个时间点，它是以毫秒为单位存储的。

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、HBase不支持条件查询和Order by等查询，读取记录只能按Row key（及其range）或全表扫描，因此Row key需要根据业务来设计以利用其存储排序特性（Table按Row key字典序排序如1，10，100，11，2）提高性能。

4、HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。

Q3: HBase支持的数据格式有哪些?

1、HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。

2、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

3、properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

4、LSM-Tree是一种支持高写入吞吐量的数据结构，它把数据分成多个层，每层采用不同的策略来管理数据，包括内存中的缓存、写入磁盘的SSTable、和合并SSTable的操作。

5、具体来说，HBase使用HFile作为基本的数据存储格式，这与HDFS是类似的。但是，HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力。

Q4: hbase的核心数据结构

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。

而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

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