hbase修改列簇，hbase删除列族数据

hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...

1、Hbase与关系型数据库的区别：场景 Hbase是面向列的数据库，适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能，而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理，而且，在数据在一定量级下都会有良好的表现，并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。

2、合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile。Oracle在插入，写操作的时候，一般情况下也会先写入内存，然后由DBWR进程调度写入到数据文件，如果在插入的时候使用append追加，则数据不会通过SGA，直接追加到数据文件，在Hbase中没有此功能。

3、HBase与传统关系数据库的区别？主要体现在以下几个方面：数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。

4、删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除。

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。

相关问答

Q1: hbase是如何做到并发写的和随机写的

1、第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

2、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。通过查找hbase：meta可以找到要更新的表每个region的startkey、endkey以及所处机器。

3、首先，从HBase官方网站下载最新的稳定版本，然后解压到指定的目录。步骤2：配置环境变量 将HBase的bin目录添加到系统的PATH环境变量中，以便可以在任意位置执行HBase的命令。步骤3：修改配置文件 进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。

4、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度。

5、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。 RegionServer管理了很多的Region(表)，RegionServer里面的WAL(HLog)是预写入日志，功能是防止内存中的数据没有来的及落盘时丢失。

6、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。HBase Table 的每个 Column family 维护一个 MemStore，当满足一定条件时 MemStore 会执行一次 flush，文件系统中生成新的 HFile。

Q2: hbase每个列对应一个列簇与一个列簇下有多列查询速度对比

1、在HBase中 一个row对应的相同的列只会有一行。

2、行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易。

3、每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。

4、列簇可能包含：“to”，”from”“date”，“subject”，和”body”.每一个keyalue对在Hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key，列簇、列和时间戳。在Hbase中，行是keyalue映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。

Q3: 如何修改hbase

1、删除数据通过删除列或列簇 没有修改数据，要更改数据，将对应行键、列簇、列下的值重新写入就行了。他虎同时保存多个时间版本的值，使用的时候直接取最新的数据就行了。

2、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。

3、Hbase的修改，是根据某个行键添加一行数据，并未这行数据生成一个较新的时间戳来实现，每个行键都会对应多个时间戳的数据，那么最新的时间戳就是最终修改后的内容。而删除则是通过标记来实现，如果要删除某行记录，Hbase会添加一个带有删除标记的行，通过这个删除标记来辨认该行建的数据是否删除。

4、hbase如何关闭自动合并与压缩如下：关闭自动合并：要关闭自动合并，需要修改HBase的配置文件（hbase-site.xml）。在文件中找到hbase.hstore.merge.政策属性，并将其设置为none。这样，HBase将不再自动合并小文件。

5、与关系型数据库（如MySQL，PostgreSQL等）不同，HBase并不支持标准的SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）进行操作。SQL是一种用于操作关系型数据库的标准语言，用于查询、插入、更新和修改数据。相反，HBase使用其自带的API进行操作，包括Java API、REST API、Thrift API等。

Q4: 如何使用scala+spark读写hbase

1、以下代码，经过MaprDB实测通过import org.apache.spark._import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDDimport org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration， HTableDescriptor}import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin 检查一下是否可读。

2、使用IDE新建Scala 或 Java 工程，确保项目结构符合 Maven 推荐的项目结构。

3、首先，Spark提供了强大的文件处理能力，可以轻松地读取各种格式的文件，包括日志文件。为了从日志文件中获取记录内容，你需要使用Spark的`SparkContext`对象的`textFile`方法。这个方法允许你指定要读取的文件的路径，然后返回一个`RDD[String]`，其中每个字符串代表文件中的一行。

4、可用性 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。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

Q5: hbase是怎样删除和修改数据的

删除数据通过删除列或列簇 没有修改数据，要更改数据，将对应行键、列簇、列下的值重新写入就行了。他虎同时保存多个时间版本的值，使用的时候直接取最新的数据就行了。

由于HBase的数据文件在HDFS系统中，因此本质上很难修改和删除数据。在HBase中，修改和删除数据都是增加1个新版本的数据（时间戳为最新），旧版本的数据并没有发生变化。Oracle没有数据的版本概念，在修改和删除数据时不会增加新的数据记录，直接对老数据进行修改或删除。

进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。

早期版本的HDFS不支持任何的文件更新操作，一旦一个文件创建、写完数据、并关闭之后，这个文件就再也不能被改变了。为什么这么设计？是为了与MapReduce完美配合，MapReduce的工作模式是接受一系列输入文件，经过map和reduce处理，直接产生一系列输出文件，而不是在原来的输入文件上做原位更新。

删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除。

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

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