今天给各位分享hbase读数据的流程步骤的知识，其中也会对hbase 读数据进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Hbase读写原理
1、Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求。Hbase数据是按列存储-每一列单独存放。列存储的优点是数据即是索引。
2、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。 HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。
3、HBase的数据模型详解HBase中的数据由行键（RowKey）、列族（Column Family）、列修饰符（Column Qualifier）、时间戳和数据类型共同构成。行键是数据定位的基石，每个列族下的数据紧密相关，这样设计使得数据操作更为高效。
4、MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。 创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。
如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据
从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
具体解释如下：在java里创建一个sparksession对象，用于连接spark集群。使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。
使用IDE新建Scala 或 Java 工程，确保项目结构符合 Maven 推荐的项目结构。
可用性 Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。
在这篇文章中，我将通过网站的 近实时回话的例子演示使你熟悉一些常见的和高级的Spark Streaming功能，然后加载活动有关的统计数据到Apache HBase，用不喜欢的BI用具来绘图分析。 (Sessionization指的是捕获的单一访问者的网站会话时间范围内所有点击流活动。)你可以在这里找到了这个演示的代码。
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