hbase的Rowkey设计⽅案 1.1 hbase的概述 的概述 HBase由于其存储和读写的⾼性能，在OLAP即时分析中越来越发挥重要的作⽤。作为Nosql数据库的⼀员，HBase查询只能通过其 Rowkey来查询(Rowkey⽤来表⽰唯⼀⼀⾏记录)，Rowkey设计的优劣直接影响读写性能。 由于HBase是通过Rowkey查询的，⼀般Rowkey上都会存⼀些⽐较关键的检索信息，我们需要提前想好数据具体需要如何查询，根据查询 ⽅式进⾏数据存储格式的设计，要避免做全表扫描，因为效率特别低。 此外易观⽅⾈也使⽤HBase做⽤户画像的标签存储⽅案，存储每个app的⽤户的⼈⼝学属性和商业属性等标签信息。 HBase中设计有MemStore和BlockCache，分别对应列族/Store级别的写⼊缓存，和RegionServer级别的读取缓存。如果RowKey过 长，缓存中存储数据的密度就会降低，影响数据落地或查询效率。 1.2 hbase的设计原则以及解决⽅法 的设计原则以及解决⽅法 1.3 预分区 预分区 1.3.1 什么是预分区 什么是预分区 HBase表在刚刚被创建时，只有1个分区（

第一部分、详细介绍了分布式数据库和Hbase的发展由来，基本原理，应用场景。第二部分，对Hbase进行基本的概述，主要介绍其中基本原理，第三部分对Hbase的技术进行详解，包括关键成员和技术优化。第四部分，通过一个小的java api案例，介绍Hbase的开发使用，详细分析hbase的应用场景和优化方式。

通过HBase、Hive、MySQL和Python的联合使用，对弹幕数据进行了基础的分析，文章适合大数据的初学者用于提升和进一步系统地认识。

Spark及pyspark的操作应用 读写HBase数据

HBase

该文件为hbase hbck2 jar；适用于hbase 2.x维护，hbase 1.x不适用； 对于HBase跨集群HD集群迁移，当HDFS文件迁移后，使用HBCK客户端，完成HBase元数据修复。 当前版本：hbase-hbck2-1.3.0.jar hbase hbck -j /opt/software/hbase-hbck2-1.3.0-SNAPSHOT.jar

HBase性能调，从架构方面的调优。

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。 1. 表的设计 2. 写表操作 3. 读表操作 4. 数据计算

HBase是ApacheHadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元.

hbase 2.x以后取消了hbase hbck，需要使用hbase hbck2，我编译的这个版本可以支持hbase[2.0.3, 2.0.5, 2.1.1, 2.2.0, 3.0.0]，具体怎么使用，可以参考 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/353333，或者留言问我哈。