大家好，今天給各位分享hbase的一些知識，其中也會對HBASE列族設計原則進行解釋，文章篇幅可能偏長，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在就馬上開始吧！
hive與hbase的十大區別與聯系
Hive和HBase是兩個ApacheHadoop生態系統中的核心組件。它們兩者之間有不同之處，但是在許多方面也是相關的。下面是十大區別與聯系：
1.存儲結構：Hive是一個基于關系型數據庫的數據倉庫工具，它使用類SQL查詢語言為云端數據提供分析服務，而HBase是一種分布式非關系型數據庫，使用NoSQL存儲模型，能夠處理實時數據。
2.數據類型：Hive像傳統的數據庫一樣支持SQL的基本數據類型，比如數字、字符串、日期等；而Hbase支持各種數據類型，包括二進制、文本數據、圖像數據等。
3.處理能力：Hive的查詢并不是實時的，而HBase可以支持實時查詢并處理流數據。如果需要快速處理數據，使用HBase更為合適。
4.數據存儲：Hive將數據存儲在HDFS上，而HBase利用分布式文件系統HDFS來存儲表和數據，同時利用Hadoop集群的計算能力來加速查詢和分析。
5.數據訪問：Hive適用于批量數據處理和離線分析，而HBase適用于實時數據處理和存儲。
6.可擴展性：Hive與Hbase都是可擴展的，可以在需要處理大量數據時自動進行水平擴展。
7.數據復制：Hive不支持數據復制，但是HBase支持數據復制，可以在多個節點之間實現數據的同步。
8.性能：Hive在查詢大量數據時的性能比HBase差，但是HBase支持實時查詢和處理數據，因此在一些場景下性能優于Hive。
9.數據模型：Hive使用類似傳統數據庫的表模型，而HBase使用NoSQL數據模型，可以存儲鍵值對等非結構化數據。
10.使用場景：Hive更適用于數據倉庫，大數據分析和批處理，而HBase更適合實時處理、日志分析，以及需要低延遲查詢的場景。
總之，Hive與HBase雖然具有明顯的不同，但是在應用中可以起到互補的作用，根據需要選用不同的工具。請問您需要我繼續完成什么任務或回答什么問題嗎？
hbase中scan和get哪個更快
get：
按照RowKey獲取唯一一條記錄。get的方法處理分兩種：設置了ClosestRowBefore和沒有設置ClosestRowBefore的RowLock。主要用來保證行的事務性，即每個get是以一個row來標記的。
scan：
按照指定的條件獲取一批記錄。
可以通過setCaching和setBatch方法提高速度；
可以通過setStartRow與setEndRow來限定范圍；
可以通過setFilter方法添加過濾器，這也是分頁、多條件查詢的基礎；
總之應該是scan快。
為什么es 返回數據這么快
、批量寫入，看每條數據量的大小，一般都是幾百到幾千。
2、多線程寫入，寫入線程數一般和機器數相當，可以配多種情況，在測試環境通過Kibana觀察性能曲線。
3、增加segments的刷新時間，通過上面的原理知道，segment作為一個最小的檢索單元，比如segment有50個，目的需要查10條數據，但需要從50個segment分別查詢10條，共500條記錄，再進行排序或者分數比較后，截取最前面的10條，丟棄490條。在我們的案例中將此"refresh_interval":"-1"，程序批量寫入完成后進行手工刷新(調用相應的API即可)。
4、內存分配方面，很多文章已經提到，給系統50%的內存給Lucene做文件緩存，它任務很繁重，所以ES節點的內存需要比較多(比如每個節點能配置64G以上最好）。
5、磁盤方面配置SSD，機械盤做陣列RAID5RAID10雖然看上去很快，但是隨機IO還是SSD好。
6、使用自動生成的ID，在我們的案例中使用自定義的KEY，也就是與HBase的ROWKEY，是為了能根據rowkey刪除和更新數據，性能下降不是很明顯。
7、關于段合并，合并在后臺定期執行，比較大的segment需要很長時間才能完成，為了減少對其他操作的影響(如檢索)，elasticsearch進行閾值限制，默認是20MB/s，
HBase的Rowkey設計的3個原則
一、rowkey長度原則
rowkey是一個二進制碼流，可以為任意字符串，最大長度為64kb，實際應用中一般為10-100bytes，它以byte[]形式保存，一般設定成定長。
一般越短越好，不要超過16個字節，注意原因如下：
1、目前操作系統都是64位系統，內存8字節對齊，控制在16字節，8字節的整數倍利用了操作系統的最佳特性。
2、hbase將部分數據加載到內存當中，如果rowkey過長，內存的有效利用率就會下降。
二、rowkey散列原則
如果rowkey按照時間戳的方式遞增，不要將時間放在二進制碼的前面，建議將rowkey的高位字節采用散列字段處理，由程序隨即生成。低位放時間字段，這樣將提高數據均衡分布，各個regionServer負載均衡的幾率。
如果不進行散列處理，首字段直接使用時間信息，所有該時段的數據都將集中到一個regionServer當中，這樣當檢索數據時，負載會集中到個別regionServer上，造成熱點問題，會降低查詢效率。
三、rowkey唯一原則
必須在設計上保證其唯一性，rowkey是按照字典順序排序存儲的，因此，設計rowkey的時候，要充分利用這個排序的特點，將經常讀取的數據存儲到一塊，將最近可能會被訪問的數據放到一塊。但是這里的量不能太大，如果太大需要拆分到多個節點上去。
所以良好的rowkey設計，應當遵循三大原則，并且能讓數據分散，從而避免熱點問題。本節介紹幾種常用的rowkey設計方法，以供同學們學習。
rowkey和keyvalue的區別
含義不同。
key和value就是相當鍵/值的意思；我們都知道一個元素都可能有屬性，屬性也可能有屬性值。
比如<pid="demo">妹子</p>，p元素有個屬性為id，、id的值為demo，那么demo就是屬性值。所以key就是相當于id，value相當于demo。
OK，關于hbase和HBASE列族設計原則的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
