一、hbase查询原理?
1、存储引擎
HBase是Google的BigTable的开源实现,底层存储引擎是基于LSM-Tree数据结构设计的。写入数据时会先写WAL日志,再将数据写到写缓存MemStore中,等写缓存达到一定规模后或满足其他触发条件才会flush刷写到磁盘,这样就将磁盘随机写变成了顺序写,提高了写性能。每一次刷写磁盘都会生成新的HFile文件
2、数据模型
关于HBase的数据模型,和关系型数据类似,包括命名空间(namespace)、表、行、列、列族、列限定符、单元格(cell)、时间戳等,具体概念比较好理解就不多解释了。而HBase在实际存储数据的时候是以有序KV的形式组织的。
3、列族式存储
HBase并不是行式存储,也不是完全的列式存储,而是面向列族的列族式存储。前面也提到了,HBase的每一列数据在底层都是以 KV 形式存储的,而针对一行数据,同一列族的不同列的数据是顺序相邻存放的,这种模式实际上是行式存储;而如果一个列族下只有一个列的话,就是一种列式存储。因此我们可以说HBase是一种列族式存储。
4、关于索引
默认情况下HBase只对rowkey做了单列索引,所以HBase能通过rowkey进行高效的单点查询及小范围扫描。HBase索引还是比较单一的,通过非rowkey列查询性能比较低,除非对非Rowkey列做二级索引,否则不建议根据非rowkey列做查询。
二、hbase 根据字段查询
Apache HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,专为非结构化数据而设计。它运行在Hadoop的HDFS之上,提供实时读/写的访问能力。在HBase中,通过Row Key来标识每一个存储的数据。但有时候我们需要根据特定的字段来进行查询,接下来将介绍如何在HBase中根据字段进行查询。
1. 创建HBase表
首先,我们需要先创建一个HBase表,假设我们创建了一个名为example_table的表,包含字段:id、name和age。
2. 插入数据
接下来,我们需要往表中插入一些数据,数据示例如下:
- id: 1, name: 张三, age: 25
- id: 2, name: 李四, age: 30
- id: 3, name: 王五, age: 28
3. 根据字段查询
要根据字段来查询HBase表中的数据,可以使用过滤器来实现。在HBase中,可以使用Scan类和Filter类来进行字段查询,示例代码如下:
Scan scan = new Scan(); Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("张三")); scan.setFilter(filter); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result result : scanner) { // 处理查询结果 } scanner.close();4. 示例代码说明
在上面的示例代码中,首先创建了一个Scan对象,并指定了要过滤的字段name为“张三”。然后通过table.getScanner(scan)方法获取查询结果的scanner,遍历结果集并进行处理。
5. 总结
通过以上步骤,我们可以在HBase中根据字段查询数据。这种方式可以帮助我们更高效地检索并处理特定字段的数据,提升查询的准确性和效率。
三、hbase字段范围查询
深入了解HBase字段范围查询
Apache HBase是一个分布式的非关系型数据库,是Hadoop生态系统中的一部分,可以支持大规模数据存储和实时读写操作。在HBase中,数据是按行存储的,并且可以通过行键来快速检索数据。在实际应用中,经常需要根据字段的范围进行查询,以满足不同业务需求,本文将深入探讨HBase字段范围查询的相关内容。
为什么需要字段范围查询?
在大数据应用场景下,数据量通常非常庞大,单个表可能包含数千万甚至数亿条记录。而传统的全表扫描在这种情况下会导致性能问题,查询速度慢且消耗资源大。因此,针对特定字段进行范围查询成为一种更高效的数据检索方式。
如何进行字段范围查询?
在HBase中,可以使用过滤器(Filter)来实现字段范围查询。过滤器是HBase提供的一种检索机制,可以在客户端或服务器端对数据进行过滤,只返回符合条件的数据。针对字段范围查询,可以使用SingleColumnValueFilter或FamilyFilter等过滤器进行操作。
SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter是HBase中常用的过滤器之一,可以根据指定列的值进行范围查询。通过设置列簇名、列名、比较符号和值等条件,可以精确匹配或范围匹配指定列的值,从而达到过滤数据的效果。
FamilyFilter
FamilyFilter是另一种常用的过滤器,可以根据列簇进行过滤操作。通过设置列簇名和比较符号等条件,可以实现对指定列簇的范围查询,从而筛选出符合条件的数据。
具体实现步骤
在实际应用中,进行HBase字段范围查询的具体实现步骤如下:
- 创建HBaseAdmin对象,用于管理HBase表的操作。
- 构建过滤器对象,设置过滤条件,如列簇名、列名、比较符号和值等。
- 创建Scan对象,设置扫描范围和过滤器。
- 获取HBase表的连接,获取表对象。
- 调用表对象的getScanner方法,传入Scan对象,获取符合条件的数据。
注意事项
在进行HBase字段范围查询时,需要注意以下几点:
- 合理选择过滤条件,避免过于复杂的过滤逻辑,影响查询效率。
- 根据具体业务需求进行优化,选择合适的过滤器类型和参数设置。
- 测试过滤器效果,确保查询结果符合预期。
总结
HBase字段范围查询是实现高效数据检索的重要手段,通过合理设置过滤条件和选择合适的过滤器类型,可以快速定位所需数据,提升查询效率。在实际应用中,开发人员需要深入了解HBase的过滤器机制,并结合具体业务场景进行灵活应用,从而实现数据的快速检索和处理。
四、hbase怎么查询表的前10条?
查询前十条记录(顺数)select top 10 * form 表 where ..." '也可以不要后面的where子句
查询后十条记录版(倒数)select top 10 * form 表 where ... order by id desc"'注:ID是数据库自权动编号
五、如何用hive查询hbase中的数据?
方法有两种:
1.一种是通过Java,直接读取数据,然后在插入hive中
2.第二种是整合hbase,hive。
整合后,再创建一个表,然后将数据导入新建的hive表中
六、HBase怎么实现海量数据的毫秒级查询?
Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级,但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪?要想实现表中数据的快速访问,通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。
对于海量级的数据,首先要解决存储的问题。
数据存储上,HBase将表切分成小一点的数据单位region,托管到RegionServer上,和以前关系数据库分区表类似。但比关系数据库分区、分库易用。这一点在数据访问上,HBase对用户是透明的。
七、互联网法院怎么查询?
在互联网浏览器中输入你想查询的法院名称,就可以查询到法院情况。
八、互联网仲裁怎么查询?
可以去当地法院官网,判决文书网,执行网进行查看
九、互联网➕证书怎么查询?
亲是指移动互联网通行证吗?要查询自己的通行证号,可以打开mail.10086.cn 登录自己的139邮箱,登录后点击页面右上方的“和通行证”,即会弹出通行证相关信息,,希望帮到你!
十、互联网国企招聘条件?
1.基本要求:身体健康,具有良好的思想品质和道德素质,适应招聘岗位工作,无违法违纪记录,未与其他单位签订就业协议。
2.学历要求:应聘者应在2021年9月30日前,取得国家教育部留学服务中心出具的学历(学位)认证或国内高校正式学历、学位证书。
3.工作安排:服从工作需要和驻外工作安排,正式入职后,根据需要在北京总部或派驻海外工作
- 相关评论
- 我要评论
-