hbase怎么用?
HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具。
总的来说，hbase的主要用途是存储大量的非结构化和半结构化数据，提供高速的读写操作和数据压缩加密功能，并支持灵活的数据模型。这使得它在大数据存储和实时数据处理场景中非常有用。
HBase确实使用的是面向列的存储方式，而不是面向行的存储方式。首先，我们需要明白什么是面向行的存储和面向列的存储。在面向行的存储中，一行中的所有数据都被存储在一起。
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的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。
3、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
5、配置错误。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，可以解决HDFS随机写的问题，关闭时有省略号表示HBase配置错误，应去检修。
6、hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统。具有可靠性，高能性，列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问。
HBase数据格式都可以包括哪些?
hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。
LSM-Tree是一种支持高写入吞吐量的数据结构，它把数据分成多个层，每层采用不同的策略来管理数据，包括内存中的缓存、写入磁盘的SSTable、和合并SSTable的操作。
properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。
一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。磁盘部分是由一个个独立的文件组成，每一个文件又是由一个个数据块组成。
Docker——Hadoop完全分布式安装
在master上格式化namenode；c.在master上启动集群；d.jps 查看进程；e.分别进入slave1查看进程——再整理sequenceiq/hadoop-docker创建分布式。与上面思路一样（同一人所写），只是使用的镜像不一样。
首先需要在VMWare中将之前创建的单实例的计算机进行拷贝。这里根据之前第一篇文章的规划，我们至少需要再克隆出三台计算机，作为DataNode数据节点的数据存储。之前的上一台机器作为Master主节点进行管理。
Hadoop环境搭建分为三种形式：单机模式、伪分布式模式、完全分布模式 单机模式—— 在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。
docker-compose up -d 在 /etc/hosts 下配置上述 docker 容器中出现的 hostname，将这些域名都指向本机(宿主机) IP，1916100 为本机 ip，仅供参考。
项目简介 GitHub： kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。
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