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hbase数据库加载慢，hbase写入慢问题

IT技术数据库

用传统数据库系统管理空间数据,存在什么不足之处1、正确答案：（1）传统数据库系统管理的是不连续的，相关性较小的数字和字符，而地理信息数据是连续的，并且具有很强的空间相关性 。
2、传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多 ， 占用的数据空间就越多 ， 那么查询就有可能要跨数据块 。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能 。因此会带来数据库查询的瓶颈 。
3、包括具有不同相容性矩阵的，有优先队列或者没有的，能指数后退或者不能的 ， 全局可追踪的或者不可追踪的 ， 等等等等 。然后写一个存储管理子系统 。在这里你可以决定你的数据库的外存布局 。
4、处理大规模数据：传统的关系型数据库在处理海量数据时可能会遇到性能问题 ， 而 New-SQL 数据库通过引入分布式架构和无需全部存储在内存的特性来解决这个问题 。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计1、必须在设计上保证RowKey的唯一性 。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 。
2、必须在设计上保证RowKey的唯一性 。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 。
3、HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的 ， 我们在设计Rowkey时要充分利用这点 。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关 。
hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题1、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 。
2、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 。
3、这个机制不一样 。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的 ， 直接在索引上统计了，当然很快 。
4、查询语言：Hive采用类SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），而MySQL采用标准的SQL语言 。数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中 。
你好,我知道你对HBASE有一定的理解,现在我需要使用HBASE作为一个数据库...1、如果就是验证下功能，那做做没问题 。要是生产的话基于HBase做分析基本不可用 。
2、hbase的意思如下：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统” 。
3、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式 ， 这样方面读写你的大数据内容 。
4、HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性 。
用mybatis+phoenix+hbase时,执行sql时为什么会变慢静态 SQL 语句的编译是在应用程序运行前进行的，编译的结果会存储在数据库内部 。而后程序运行时，数据库将直接执行编译好的 SQL 语句，降低运行时的开销 。静态SQL在编译时已经确定了引用的表和列 。

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