hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题
首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。
两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。
基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。 可以考虑Spark计算，Spark是基于共现内存RDD的系统，比Hadoop更快，时候迭代式计算，例如数据挖掘，机器学习算法等。
要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapReduce计算的，下图是启动hadoop，如下图。
hbase行统计有什么比较快的方法
1、有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。
2、其方式有全表扫描、通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：通过单个RowKey访问、通过RowKey 的range(正则)、全表扫描。
3、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。
hbase查询100万条数据的时间
1、我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作。
2、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。
3、Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。
4、日期类型（Date）：HBase中的日期类型表示一个日期，它是以毫秒为单位存储的。时间戳类型（Timestamp）：时间戳类型表示一个时间点，它是以毫秒为单位存储的。
Hbase读写原理
HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。
HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。
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。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O 。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩。
hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowkey的有序性，所以不能将数据立刻写入到hfile中，而是将每个变更操作保存在内存中，也就是metastore中。
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。
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