hbase表统计信息，hbase查询表中记录条数

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hbase模式运行包括

1、双机模式。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式，并不包括双机模式。

2、表、行、列族、列限定符、单元、时间版本。根据查询51cto博客信息显示，hbase模式里的逻辑实体有：表(table)：HBase用表来组织数据，表名是字符串(String)，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

3、整数类型（Integer）：HBase中支持的整数类型包括byte、short、int和long等。浮点数类型（Float）：HBase支持的浮点数类型包括float和double等。布尔类型（Boolean）：HBase支持的布尔类型只有true和false两个取值。

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。

Q1: 统计HBase表行数的四种方式

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。

HBase中通过row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。HBase查询功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事物（行级事务）。

Q2: 银行数据仓库体系实践(7)--数据模型设计及流程

1、) 近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表(APPEND算法)的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。

2、为逻辑数据模型选择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

3、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。

Q3: hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

5、hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

6、全不同应用场景吧，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

Q4: 两个互信集群怎么实时同步两者的hbase数据库中的数据

1、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。

2、spark向集群1中的yarn提交任务，任务运行在集群1的yarn容器中。数据写入集群2的hdfs。集群1与集群2开通kerberos互信操作。关于大数据方面技术问题可以咨询，替你解决你的苦恼。

3、hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。

4、实时计算 HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算。通过将实时数据存储在HBase中，可以实现低延迟的实时计算和分析。

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