一：概念理解
1.ROWKEY
2.SCAN全表扫描
3.range范围（ROWKEY）
二：安装
1. Hadoop zookeeper hdfs
2.追加Path（不能出现空格） 使环境变量生效（source etc/profile)
3.更改网络netWORKS)
4.永久关闭防火墙***********
5.整个重启（reboot）
三：组件功能分工
Master(管理：regionserver，DDL请求，管理所有数据分片到regionserver的分配，hdfs文件清理）；RegionServer(数据服务节点，与Client请求的交互）：Write Ahead Log；zookeeper(Master的选举，存储-META表的地址：存储所有region的寻址入口，监听RegionServer的健康状态）
四：HBase的数据模型:Table的逻辑视图 K(rowkey, column, version)
1.列族是表的schema的一部分
Table的物理存储
Table = N Region 按RowKey水平切分
Region = N Store: 按ColumnFamily垂直切分
Store = 1 MemStore（内存）+ N HFile(HDFS): 每次flush会产生一个新的HFile
五：Table设计建议
1.自定义namespace
2.为表定义合理的Schema(列族的属性)
3.建表是设置合理的预分区
4.ROWKEY的设计（业务场景，利用hash）
5.列族，列名称尽量简短一些
6.设置合理的版本数据
HBase读写方法
写：put，delete（major_compact 标记的删除掉）deleteall(删除整行)
读：scan,get (支持过滤器来扩展器查询功能)
各种命令：
list_namespace
create_namespace 'gp'
help 'create'
create 'gp:testt' ,'info' ,{NUMREGIONS =>4,}
DESC 'gp:testt'
alter 'gp:gestt',{name =>'info',version=>'3'}
put 'gp:testt','123','info:cl1','v1'
scan ，{RAW => TRUE, VERSIONS => 10}
标记为删除的所有数据：
major_compact
compact(小合并不会删除被标记的数据)
数据即是索引
list
list 'ns1:.*'
help 'desc'
alter:修改添加删除（列族属性，表的属性）
HBase的高级查询
1.filter（过滤器：查询条件过滤）SingleColumnValueFilter
2.没有对应列，不会被过滤；put进hbase的数据虽然是字节数组，会通过字符串转换，默认按字典顺序进行比较的
3、过滤器链FilterList（本身是一个Filter)
a. RegexStringComparator
b. SubStringComparator
HBase的寻址机制
.root表（记录信息：user_info region1 region2）
.meta表（记录信息：user_info rk00001-rk100000 region1 regionserver1）
client客户端（缓存地址路径）
