hbase创建带索引的表，hbase创建表语句

hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

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。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。

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。它巧妙地将数据存储在 HDFS 上，实现了与传统数据库的不同之处。

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。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

相关问答

Q1: hbase可以list但创建表报错

进去之后 list status 命令都能够正常运行。

可能是版本信息的问题，hadoop和hbase是有版本搭配限制的。可能是某个节点的启动信息有问题。确定在hbase安装的时候，hadoop是可以安装、运行wordcount等。再试下看。

重新将hbase meta表分给regionserver（根据meta表，将meta表上的region分给regionservere）hbase hbck -fixAssignments 转meta，表手动删除表 Java代码 因为集群硬盘紧俏，绝对对原来的表加上COMPRESSION=LZO属性。但是创建表，长时间没有反馈。决定drop掉这张表，但是始终drop失败。

当向数据库中写入创建表，并插入中文时，会出现这种问题。此报错会涉及数据库字符集的问题。解决思路：对于中文乱码的情况，记住老师告诉你的三个统一就可以。

建议你可以换一个编码，修改表字段的不合理长度，太长的字段，建议使用TEXT或BLOB格式。会出现这种情况是因为：这个问题可能与不同引擎之间使用的存储格式有关。MyISAM有3种行存储格式：fixed/dynamic/compressed。InnoDb在MyIASM基础上新引入了Barracuda。

Q2: es作为hbase二级索引的优点

1、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

2、二级索引，或多级索引，常被应用到数据库查找中。 使用索引，可以大大加快对数据的找查与定位。 下面的链接是《基于多级指引索引的高效技术》，短短一篇，不过可以看的出来多级索引的用途所在。

3、优点： 先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。 使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。

Q3: hbase的核心数据结构是什么

1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。

2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。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。

3、为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

4、hbase的三层结构中三层指的是：第一层为rowKey。第二层为列名，包括列族和列后缀。第三层就是版本也就是时间戳，不仅支持分布式存储，还支持高效随机读写。

5、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。

Q4: 怎样才能获知hbase表中哪些列能实现索引

1、全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。

2、同样地，在HBase中，当我们通过概念视图查询数据时，HBase会在底层的物理存储结构中找到对应的数据并返回给我们。

3、这个用于查询HBase表返回单条记录结果的类是Result类。HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell，每个cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引。HBase查询功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事物（行级事务）。HBase表一般有这样一个特点：大、面向列、稀疏。

4、LSM树，写入与读取的权衡 当写入量大时，LSM树登场，通过顺序写入和内存-磁盘分层，牺牲部分读性能以换取高效的写入。HBase等NoSQL存储广泛采用LSM树，memtable、immutable memtable和SSTable的组合，让数据处理更为灵活高效。

Q5: 为什么hbase当中不要索引?

MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。

甚至超过值本身的大小，纳闷将会增加索引的大小。

hive与impala在查询分析这部分，hive明显的支持程度要比impala高，提供了很多内部函数，并且支持UDAF，UDF的方式 从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

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。

SizeDataOnDisk：在支持checksum的block中，记录了block在disk中的数据大小，不包括checksumChunk。 DataBlock是用于存储具体kv数据的block，相对于索引和meta(这里的meta是指bloom filter)DataBlock的格式比较简单。 在DataBlock中，KeyValue的分布如下图，在KeyValue后面跟一个timestamp。

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