HBase的某张表的RowKey划分SplitKey为9,E,a,z,请问该表有几个Region...
1、HBase中，表会被划分为1…n个Region，被托管在RegionServer中。
2、HBase 中，表会被划分为..n 个 Region，被托管在 RegionServer 中。
3、）创建两个子女Region。此时，Parent Region的信息被创建在unassgined路径下，状态为SPLITTING，此时该Region处于Off-line。2）让两个子女Region上线。
4、region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。
5、）用户直接通过API指定splitkey，然后进行Region Split 2）HRegionServer上CompactionSplitThread被触发。无论哪种方式，最后的核心处理逻辑都是类似的，都是由SplitTransction来进行。核心操作的步骤为：1）创建两个子女Region。
Region详解
region通常指较大的地区，它既可以表示一个国家的行政分区，也可以指非行政分区：The south east is the richest of England. 英国的东南部是最富有的。
功能分区法：按照不同的功能需求，城市中可以划分为商业区、住宅区、工业区等。 功能分区法：按照不同的功能需求，城市中可以划分为商业区、住宅区、工业区等。
天堂(TheHaven)(看起来很和谐很安全，但实际上这里很危险，满布多彩的生物以及浮空建筑)简介：天堂是一个效忠于上帝之子的区域。它是为数不多的可以不需要太好装备就能前往的世界，在主世界收集的资源就足够了。
美国各地区移民条件详解 美国东北部 东北部是美国工商业最发达的地区，都市化程度高，教育资源发达。这里云集，的常青藤盟校就聚集在这里。东北部代表性的城市有纽约、华盛顿、波士顿。
医务室（infirmary）解锁健康后可以雇佣医生并划定医务室区域。该区域只有医疗床要求，所以完全可以划定为一个1×n格的长条，摆上一排医疗床即可。医生可以治疗受伤的人、搬运尸体和开设药物毒瘾治疗课程。
HBase调优:预分区与行键设计
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键) + 年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键)+年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。
已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true)，HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。
由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。
目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。
优化建议：检查RowKey设计以及预分区策略，保证写入请求均衡。 KeyValue大小对写入性能的影响巨大，一旦遇到写入性能比较差的情况，需要考虑是否由于写入KeyValue数据太大导致。
ZooKeeper在HBase中的应用
1、cd $HBASE_HOME/bin bin/hbase zkcl即可 使用ZooKeeper四字命令 传递四个字母的字符串给ZooKeeper，ZooKeeper会返回一些有用的信息。ZooKeeper 四字命令 功能描述 conf 输出相关服务配置的详细信息。
2、HBase是一个分布式数据库，它依赖ZooKeeper来提供协调和管理功能。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它能够为HBase提供高可用性、一致性和故障恢复机制。因此，HBase必须依赖ZooKeeper来正常运行。
3、HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用hbase技术可以在廉价的PC上搭建起大规模结构化存储集群。
如何查看HBase中某个region里有多少数据量
当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。
确切来说数据存放在memstore和hfile中。
我们先来看.META.表，假设HBase中只有两张用户表：Table1和Table2，Table1非常大，被划分成了很多Region，因此在.META.表中有很多条Row用来记录这些Region。
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。
在hbase的web界面中查看。namespace可以在hbase的web界面中查看，一般会是default。region通常指界线不明的较大地区或一国的行政分区，theregions则指某国除首都以外的所有区域。
hbase节点最低运行数量
个。数据类型long，单元值有时间版本，用时间戳(Timestamp)标识，默认数量3个。hbase添加数据时使用的时间戳默认使用的是数据添加时的时间，在存储实时数据的时候是很方便。
该方法要求生成并存储大量词组频率数据，并在每次迭代时支持计算节点快速访问数据。实验评估表明，该方案显著降低了远程数据库查询次数，其端到端应用运行时间要比只基于HBase的原始分布式部署快出6倍。
Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。
Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），Mapreduce和Hbase，他们分别是Google云计算核心技术GFS，Mapreduce和Bigtable的开源实现。Hadoop集群有三种运行模式，分别为单机模式，伪分布式模式和完全分布式模式。
如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。其内部管理的文件全部存储在HDFS中。与HDFS相比两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以 扩展到成百上千个节点。
很多情况下，一个CF是最好的设计。频繁的 MemStore Flush 会创建大量的 HFile。在检索的时候，就不得不读取大量的 HFile，读性能会受很大影响。
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