hbase读取数据实时累加，hbase查数据量

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hbase是怎么进行读写的

1、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。所以要进行合并。

2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

3、HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

4、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

Q1: 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。

hbase的region是按行划分，而非按列，如果你读取指定一行的所有列数据，regionServer虽然无法保证你的所有数据都在一个HFile中，但是至少是在一个Region中。

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。

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。

使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。

Q2: hbase查询100万条数据的时间

万条数据在Solr中对8个字段建立索引。在Solr中最多8个过滤条件获取51316条数据的rowkey值，基本在57-80毫秒。

不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

row_start、row_stop：起始和终止rowkey，查询两rowkey间的数据 row_prefix：rowkey前缀。

Q3: 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。

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。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

Q4: 请问,串口接收到数据后怎么进行累加和校验?

串口通信时，需要发校验字节，校验和是最为简单的，就是在发送一帧数据时，把发送的多字节数据相加得到和，但只保留8位，作为一个字节的校验和再发送出去。

最简单的校验。最简单的校验就是把原始数据和待比较数据直接进行比较，看是否完全一样这种方法是最安全最准确的。同时也是效率最低的。例如：龙珠cpu在线调试工具bbug.exe。

要看具体协议的定义，一般是把所有字节累加得到的结果取低8位。测试的时候可以找一个协议类软件，如格西烽火测试软件等，这类软件内置很多协议校验算法，如crc、校验和等。

设置为偶校验，先看发送方将要发送的一帧数据中有几个1，如果是奇数个1则校验位置1，如果是偶数就置0。保证1的个数是偶数。

Q5: 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、copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistCp不同的时，它是利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。

3、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。

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。

5、Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。

6、直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。import的表必须是hbase中已经创建好的，否则会报错。

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