hbaseresult对象，hbase incrementcolumnvalue

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、BloomFilter是一个列族级别的配置属性，如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRU BlockCache维护。

2、每个Region的每个列族会对应一个MemStore，假设HBase表都有一个列族，那么每个Region只包含一个MemStore。一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

3、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。

4、列名以列族作为前缀，每个“列族”都可以有多个列成员(column)；HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。

相关问答

Q1: 如何用MapReduce程序操作hbase

首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

第一步，通过MapReduce任务生成HFile。假设这个过程使用的HDFS账号为：u_mapreduce. 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。

HBase可以启动MapReduce工作。根据查询相关公开信息，HBase是一个分布式的NoSQL数据库系统，它可以与MapReduce结合使用，可以在分布式环境中运行MapReduce任务。

MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

看报错应该是缺少zookeeper依赖jar包，看一下hadoop使用的zookeeper版本和hbase使用的是否版本一致。

下图给出了一个作业从开始执行到结束所经历的阶段和每个阶段被谁控制（用户 or Hadoop框架）。

Q2: HBase条件查询(多条件查询)

查询也只能根据rowkey进行查询，无法实现同MongoDB一样的多条件查询。小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响，因为MongoDB和Hbase都是一种数据库，主要就是用于存储零碎的小数据。

其中第一个参数F5为查找值，即使用该公式的单元格内的数据是根据F5单元格内的数据查找出来的，例如你把姓名放在F列，其中F5是一个叫张三的人，G列是身份证号。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase不支持条件查询和Order by等查询，读取记录只能按Row key（及其range）或全表扫描，因此Row key需要根据业务来设计以利用其存储排序特性（Table按Row key字典序排序如1，10，100，11，2）提高性能。

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。

Q3: 如何使用Eclipse构建HBase开发环境

：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

连接到hbase。建表。这个示例代码是建立三个column family分别为columncolunm2和column3 入数据。在上面建好的表实现将文件以byte[]形式存储到hdfs中。

第一步：先启动hadoop守护进程 第二步：在eclipse上安装hadoop插件 复制 hadoop安装目录/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.200-eclipse-plugin.jar 到 eclipse安装目录/plugins/ 下。

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