hbase使用sql语句查询，hbase查询语句scan

大数据平台最核心的软件是

大数据的核心是云技术和BI 关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。

在大数据时代，最基础的技术平台是Apache Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地存储和处理大规模数据集。Hadoop平台的核心组件包括：Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将数据分散存储在多个节点上，并提供高容错性和可靠性。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

相关问答

Q1: hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。不然每次都写MR很麻烦的，有这个写个SQL就可以拿到等效的结果，很适合运营童鞋用。

3、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

4、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

5、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。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。

Q2: Hbase能模糊查询吗,类似like

不要用这个，hbase查询的时候可以设start和end。还有一个是可以根据offset查。用正规能搞死你，一定要提前设计好自己的key。否则数据海量的时候有你受的。

通过RowKey的range（正则）(like)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。

SELECT * FROM oneself WHERE name like %like 是模糊查询的关键字。是通配符，代表多个任意匹配，比如 %人民 就是搜索前半段是任意字符，结尾是人民的记录，类似的可以将 % 放在条件字段的任意位置。_ 是单个字符的统配符，可以匹配单个任意字符。

所以你先去网上看看rowkey的设计原则，比如长度原则等等，然后根据自己业务，哪些查询经常用到，哪些不会用到，想要用hbase实现那种非常灵活的类似关系数据库的查询是不理智的。

但是，我们可以借助第三方工具如ER图分析工具(ERMaster)等进行绘制。这类工具可以通过导入HBase数据库中的元数据信息，如表和列族的名称，列名和数据类型等，来生成实体-关系模型图，类似于传统的ER图。

能。根据查询火山引擎得知，HBase中数据存储是Key-Value形式，若HBase中同一表插入相同RowKey，数据会被覆盖掉。

Q3: hbase和hive的差别是什么?

1、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

2、HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。

3、hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。

4、和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。这个是结构化数据库，针 对的更多的是结构化，事务一致性要求高，业务规则逻辑复杂，数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来 实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。

5、您好，很高兴为您解HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。不然每次都写MR很麻烦的，有这个写个SQL就可以拿到等效的结果，很适合运营用。

Q4: Hbase安全基线中日志存储最少保留多少人

两人。在安全基线中，Hbase对日志存储要求最少保留两个人，只保留一个人时不能够完成日常存储，力量过于单薄，安全基线要求高追求品质第一。

人WAL意为write ahead log，HBase中的预写日志，用来做灾难恢复使用，底层实现是HLog，HLog记录数据的所有变更。使用WAL的原因：因为MemStore存储的数据是驻留在内存中的，是不稳定的(比如宕机时)，所以采用了WAL预写日志来解决这个问题。

天。Hbase安全基线日志默认保留7天，对于SSD作为存储介质，随着业务增长，需要大数据处理工具来做，工存储成本过于高昂，增加大老Hbase集群压力。

Q5: 为啥HBase需要搭建SQL引擎层

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。

与传统数据库的对比不同于MySQL的单机限制，HBase可以轻松应对海量数据。MySQL作为关系型数据库，适合中小规模数据，而Redis作为缓存数据库，虽然速度快，但内存成本高昂，不适宜大量持久存储。Elasticsearch虽能存储大量数据，但其主要功能是搜索引擎，如果数据主要用于检索而非存储，HBase则更为经济高效。

消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。金融方面：HBase可以用于存储消费信息、贷款信息、信用卡还款信息等。电商方面：可以用于存储淘宝的交易信息、物流信息、浏览信息等。

Hbase不适合解决所有的问题：首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。

HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

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