表的预切割，版本数，原生扫描，TTL,计数器

预先切割
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创建表时，预先对表进行切割。
切割线是rowkey.
$hbase>create 'ns1:t2','f1',SPLITS=>['row3000','row6000']

创建表时指定列族的版本数,该列族的所有列都具有相同数量版本
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$hbase>create 'ns1:t3',{NAME=>'f1',VERSIONS=>3} //创建表时，指定列族的版本数。
$hbase>get 'ns1:t3','row1',{COLUMN=>'f1',VERSIONS=>4} //检索的时候，查询多少版本。
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@Test/**　　* @Description:按照指定版本数进行查询　　* @param ${tags}　　* @return ${return_type}　　* @throws　　* @author 邹培贤　　* @date 2018/7/21 11:04　　*/public void getWithVersions() throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf); TableName tableName = TableName.valueOf("ns1:t3"); Table table = conn.getTable(tableName); Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1")); //设置要检查的版本数（setMaxVersions(可以设置要检查的版本数，不设置默认最大值2147483647)） get.setMaxVersions(); Result result = table.get(get); List<Cell> cells = result.getColumnCells(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name")); for(Cell c:cells){ String f=Bytes.toString(c.getFamily()); String col=Bytes.toString(c.getQualifier()); long time=c.getTimestamp(); String val=Bytes.toString(c.getValue()); System.out.println(f + "/" + col + "/" + time + "=" + val); } }

原生扫描(专家拥有)
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1.原生扫描
$hbase>scan 'ns1:t3',{COLUMN=>'f1',RAW=>true,VERSIONS=>10} //包含标记了delete的数据

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2.删除数据
$hbase>delete 'ns1:t3','row1','f1:name',1532094430085（时间戳） //删除数据，标记为删除.

表的预切割，版本数，原生扫描，TTL,计数器

使用scan 'ns1:t3'扫面一下，发现没有数据，因为删除了最新事件的数据，所以小于该删除时间的数据都作废。

3.TTL
      time to live ,存活时间。
      影响所有的数据，包括没有删除的数据。
      超过该时间，原生扫描也扫不到数据。
      $hbase>create 'ns1:tx' , {NAME=>'f1',TTL=>10,VERSIONS=>3}

计数器
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有点像数据库的自增，没调用一次，加1，比如在统计网站点击量时候，不可能每次都get取值，然后加1再put。使用incr可以自行控制。
$hbase>incr 'ns1:t8','row1','f1:click',步长（步长如果省略，默认加1）
$hbase>get_counter 'ns1:t8','row1','f1:click'

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@Test
public void testIncr() throws IOException {

      Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
      Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
      TableName tname = TableName.valueOf("ns1:t8");
      Table t = conn.getTable(tname);
      Increment incr = new Increment(Bytes.toBytes("row1"));
      incr.addColumn(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("daily"),1);
      incr.addColumn(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("weekly"),10);
      incr.addColumn(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("monthly"),100);
      t.increment(incr);
}

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