hbase压缩文件数，hbase 大文件

HBase集群配置Snappy压缩算法

1、HBase目前提供了三种常用的压缩方式： GZip、LZO、Snappy 。Snappy的压缩率最低，但是编解码速率最高，对CPU的消耗也最小，所以目前一般建议使用Snappy。

2、lzo 是压缩文件。 一般 Linux 下面的压缩都是流压缩，也就是只能压缩一个文件。这种文件是没办法看内容的，只能直接解压缩。 图形界面双击即可。

3、关闭自动压缩：要关闭自动压缩，需要修改HBase的配置文件（hbase-site.xml）。在文件中找到hbase.hstore.compress属性，并将其设置为false。这样，HBase将不再对数据进行自动压缩。

4、当在完全分布式环境下运行HBase时，在对HBase配置文件进行修改后，确保将 /conf/ 目录下的配置文件同步到集群其他节点上，可以使用 rsync 、 scp 或其他安全机制将配置文件复制到其他节点上。

相关问答

Q1: 如何将hbase中的数据导出到hdfs

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

要将ES数据导出到HDFS上，你可以按照以下步骤进行操作： 确保你已经安装了Hadoop和ElasticSearch，并且它们已经正确地运行在本地或远程的服务器上。 创建一个新的目录，用于存储从ES导出的数据。

Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。

考查了Hbase的各种MR，没有发现哪一个是能实现的，如果有请通知我，我给他发红包。所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。

Q2: HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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