Hbase表怎么设计比较合理,怎么实现多表关联查询
现在遇到这样的情况：关系型数据库里面（oracle）有全国用户的数据1千多亿； 而且存在不同的数据库里面，每个数据库里面表有50个左右。数据存放入Hbase里面，表怎么设计比较好。怎么实现hbase表里面的关联查询。
格式： create table name，column family其中 table name 为表名，创建表必须指定；column family 为列族名，创建表也必须指定。
hbase不支持多表连接。HBase没有太多复杂的多表连接，只有简单的插入、查询、删除、更新等。对于数据操作，HBase没有多表连接操作。对于存储模式，HBase基于列，关系数据库基于行。数据维护方面，HBase没有数据覆盖的操作。
Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。
对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。 对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。
大数据库和数据库到底有什么区别和联系?
1、大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。
2、数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小，即便是先前认为比较大的数据库，比如 VLDB(Very Large Database)，和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。
3、主要区别还是在“海量”这个方面。数据库就像一个池塘，一个湖的数据，大数据就类似一个大海的数据，处理的数量级、速度、效率都不是一个级别的。如果用数学的说法就是子集的概念，大数据包含数据库，数据库是大数据的子集。
4、数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。
hadoop的数据存储
1、Hadoop是一个用于存储和处理海量数据的软件平台，它使用分布式存储技术，可以将数据存储在多台计算机上。因此，Hadoop可以用于将数据存储在不同的电脑上。
2、在Hadoop中，数据存储节点是计算节点，这种设计是实现分布式计算和存储的高效性。将计算代码推送到存储节点上进行本地化计算，减少数据的传输和网络开销，提高计算效率。
3、关系数据在hadoop上应该用hive hbase没用，他的结构对关系数据没有优化，只是擅长做键值对查询。
4、数据局部性(data locality)：这是Hadoop的主要特性，指的是直接在存储数据的节点上做CPU密集型计算。显然，SAN/NAS不适用于任何形式的CPU密集型计算。
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