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ディレクトリ
1. HBaseのはどのようなことを特徴としていますか？
2. HBaseのとハイブの違いは？
3. HBaseのののrowKeyの設計原理を説明して？
HBaseのスキャン中に記述し、機能的な類似点と相違点を取得し、達成4.？
5. ApacheのHBaseの分割リージョン
1. HBaseのはどのようなことを特徴としていますか？
1） 大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
2） 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不
同的行可以有截然不同的列；
3） 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
4） 稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
5） 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时
的时间戳；
6） 数据类型单一：Hbase 中的数据都是字符串，没有类型。
2. HBaseのとハイブの違いは？
1）2は何ですか？
Apacheのハイブは、データウェアハウスのHadoopインフラストラクチャの上に構築されています。これは、ハイブHQLで使用することができ
HDFS上に保存されている言語のクエリデータ。HQLは、SQLのような最終的に地図に変換された言語です/ハイブは、SQLクエリを提供しても削減しますが、ハイブクエリをやり取りすることはできません-それはHaoop上のHadoopのバッチを実行することができますので。
ApacheのHBaseのは、HDFS上で実行キー/バリューシステム、です。そしてハイブは、HBaseのではなく、MapReduceのタスクを実行するので、リアルタイムにそのデータベース上で実行できるのと同じではありません。HBaseのテーブルに分割され、テーブルはさらにカラムクラスタに分割されています。列のクラスタは、スキーマ定義を使用する必要があり、列は（カラムはスキーマ定義を必要とされていない）クラスタ型の列を設定します。例えば、クラスタの「メッセージ」欄には、含まれていてもよい:.「を」、「から 「日付」、「対象」、」 および「各キー/値ペアのボディ」細胞としてのHBaseで定義され、行の各キーを-key、クラスタの列、列、およびタイムスタンプ。HBaseのでは、行は、キー/値のマッピングの集合である、マッピングは一意行キーによって識別されます。HadoopのインフラのHBaseの使用は、一般的な機器の使用の拡張レベルにすることができます。
2）両方の特性
MapReduceのタスクを実行するためのSQLに精通しているハイブヘルプ人。それはJDBCと互換性がありますが、それはまた一緒に、既存のSQLツールと統合することができますので。それは、テーブルを通過するすべてのデータをデフォルト設定されますので、ファイル名を指定して実行ハイブのクエリは、長い時間がかかります。この欠点にもかかわらず、機構を横切るデータの量は、ハイブを分割することによって制御することができます。パーティショニングが可能にクエリデータセット、異なるファイルに格納されたデータのフォルダ、クエリ時のみ指定されたフォルダのデータを横断する（パーティション）にフィルタリング操作を加えました。この機構は、例えば、唯一のような長いファイル名は、時間形式を含むように、一定の時間範囲内で文書を処理し、使用することができます。
HBaseのは、キー/値を格納することによって動作します。これは、4つの主要な操作をサポートしています範囲内で追加または更新行、ビュー細胞、指定されたラインへのアクセスは、指定された行、列または行のバージョンを削除します。履歴データ取得するために使用されるバージョン情報（各行の履歴データを削除することができ、その後、のHBaseのコンパクションによってスペースを解放することができます）。HBaseのテーブルを含むが、スキーマは専用フォームクラスターと列に必要とされているが、列にはスキーマを必要としません。HBaseのテーブル備える機能を数える/増します。
3）両方の限界
ハイブは、現在、更新操作をサポートしていません。また、Hadoopの上でバッチ操作を実行するためにハイブのために、それは彼らが、クエリの結果を得ることができ、数時間、通常数分前に、長時間を要します。ハイブはする事前定義されたスキーマを提供しなければならない
列にファイルやディレクトリをマップし、そしてハイブは、ACIDと互換性がありません。
HBaseのクエリを再学習する必要がある特定の言語で書かれています。ApacheのPhonenixによるSQLのような機能を実現しますが、スキーマを犠牲にして提供されなければなりません。それはいくつかの機能をサポートしていますが、加えて、HBaseのは、また、すべてのACID特性と互換性がありません。最後に、最も重要ではない-のHBaseを実行するために、飼育係をする必要があります、飼育係は、構成サービス、メンテナンス、メタ情報サービスの名前空間を含めたサービスの分散協調のために使用されています。
4）両方のシナリオ
時間クエリに対するデータ分析のための適切なハイブは、例えば、ログまたはサイトの傾向を計算するために使用されます。
ハイブは、リアルタイムクエリのために使用すべきではありません。それは長い時間がかかるため、彼らは結果を返すことができます前に。
HBaseのリアルタイム問合せ大規模なデータのために非常に適しています。Facebookのメッセージや行動リアルタイム分析のHBase。また、Facebookの接続の数をカウントするために使用することができます。
5）まとめた
ハイブとのHadoopベースのHBaseを-Hiveは、SQLのようなエンジンと実行のMapReduceタスクである二つの異なる技術が、HBaseのはHadoopの、キー/谷データベースのNoSQLのの上の一種です。もちろん、これらの2つのツールを同時に使用することができます。Googleが検索すると、Facebookなどと交流のように、ハイブは、統計照会のために使用することができ、HBaseのは、リアルタイムクエリに使用することができ、データはハイブHBaseのから書かれ、その後、HBaseのハイブからライトバックを設定することができます。
3. HBaseのののrowKeyの設計原理を説明して？
1）のrowKey長原理
のrowKeyがバイナリストリームである、のrowKeyの長さは、多くの開発者の10〜100バイトで設計が、提案はできるだけ短い、以上16バイトであることが示唆されて。次の理由の場合：
1） 大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
2） 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不
同的行可以有截然不同的列；
3） 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
4） 稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
5） 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时
的时间戳；
6） 数据类型单一：Hbase 中的数据都是字符串，没有类型。
2）Rowkey 散列原则
如果Rowkey 是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey 的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver 实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。
3）Rowkey 唯一原则
必须在设计上保证其唯一性。
4. 描述HBase 中scan 和get 的功能以及实现的异同？
HBase 的查询实现只提供两种方式：
1） 按指定RowKey 获取唯一一条记录，
get 方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）
Get 的方法处理分两种: 设置了ClosestRowBefore 和没有设置ClosestRowBefore 的rowlock。主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的。一个row 中可以有很多family和column。
2） 按指定的条件获取一批记录，
scan 方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan）实现条件查询功能
使用的就是scan 方式。
（1）scan 可以通过setCaching 与setBatch 方法提高速度(以空间换时间)；
（2）scan 可以通过setStartRow 与setEndRow 来限定范围([start，end)start 是闭区间，end 是开区
间)。范围越小，性能越高。
（3）scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
