hbase查看regions数量，hbase查看数据

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hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

1、识别并标记相同的对象：首先，你需要识别出你想要统计数量的相同对象。这些对象可能是线条、圆、多边形等。你可以使用CAD软件中的选择工具将这些对象选中，或者使用过滤器来只显示你关心的对象。

2、如果你对函数不知道的话，建议对每一个表作数据透视多重汇总，每个表汇总好后，用绝对引用到同一个表中，然后对其中数据进行数据。跃然比较笨，但能保证你一个上午搞定超过100份的不同数表。

3、HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据 HRegion：Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

Q1: HBase性能优化-Rowkey&列族设计

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

rowkey的设计主要为了方便后期的查询（条件查询语句），如果设计的合理，查询速率可以大大提升分区的设计，主要考量的是入库HBase的速率。如果设计的不合理，会导致局部入库数据过热，严重的有可能出现入库失败的情况。

Q2: hbase通过()来控制文件数量

1、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

2、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

3、HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。

4、控制最大的region数量，超过则不可以进行split操作，默认是Integer.MAX，可设置为1，禁止自动的split，通过人工，或者写脚本在集群空闲时执行。

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