hbase查看表创建日期，hbase怎么查看表数据

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hbase是怎么进行读写的

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。

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。

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。

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。

通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离。

上图是HBase的存储架构图。由上图可以知道，客户端是通过Zookeeper找到HMaster，然后再与具体的Hregionserver进行沟通读写数据的。具体到物理实现，细节包括以下这些：首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。

Q1: HBase支持哪些数据格式?

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。

HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

而HBase中的数据存储是基于列族（columnfamily）和行键（rowkey）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。

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。

Q2: hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

1、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。

2、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。

3、深入了解 HBase：NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase，这个强大的分布式 NoSQL 数据库，凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能，成为数据处理领域的热门选择。

4、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。

5、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

6、HBase并不使用标准的SQL进行操作。HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型数据库（NoSQL）。它是使用Hadoop的Hadoop Distributed File System（HDFS）作为底层存储，用来存储和处理大量的数据。

Q3: HBase中显示表的指令是

可以使用scan命令来扫描hbase：meta表，这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。可以查看info：requestscount这个列限定符的值，表示该分区的请求数。

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。

对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

HFile，读性能会受很大影响。为预防打开过多 HFile 及避免读性能恶化（读放大），HBase 有专门的 HFile 合并处理（HFile Compaction Process），根据一定的策略，合并小文件和删除过期数据。后续的文章会有详细介绍。

Q4: hbase中用,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的...

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。

自己的想法是先通过HTable.getstartkey（）得到每个region的起始rowkey，然后从前往后逐条搜索，符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey（）没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。

方法如下：rowkey是行的主键，Hbase支持3种检索方式，通过单个Rowkey访问，按照某个Rowkey键值进行get操作，获取唯一一条记录。通过Rowkey的range进行scan，通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。

hbaseshell转换时间类型的方法是：根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息。找到这个region对应的regionserver，查找对应的region。先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读。

我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。

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