hbase测试，pe，分区，hbase测试pe分区
下载造数据的包
wget http://elasticmapreduce.s3.amazonaws.com/samples/impala/dbgen-1.0-jar-with-dependencies.jar
有过下载不了就直接去该连接去下载
生成数据
java -cp dbgen-1.0-jar-with-dependencies.jar DBGen -p ./data -b 4 -c 4 -t 4
b，c，t，代表的是三张表，4代表4G，每张表4G
在hbase中创建三张表
create ‘books’,{NAME=>’info’,COMPRESSION=>’snappy’}
create ‘customers’,{NAME=>’info’,COMPRESSION=>’snappy’}
create ‘transactions’,{NAME=>’info’,COMPRESSION=>’snappy’}
创建成功之后，要把文件从本地上传到hdfs中
导入数据到hbase目录下
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator=”|” -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:isbn,info:category, info:publish_date,info:publisher,info:price -Dimporttsv.bulk.output=/tmp/hbase/books books /data/books/books
此时数据已经在hbase目录下，加载数据到hbase表
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hbase/books books
然后进入hbase shell
scan books一下，就可以看到数据。
这三张表都是这样，就不在这里一一演示。
下面是hbase pe测试
顺序写（百万）
hbase org.apache.Hadoop.hbase.PerformanceEvaluation sequentialWrite 1
顺序读（百万）
hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation sequentialRead 1
随机写（百万）
hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation randomWrite 1
随机读（百万）
hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation randomRead 1
下面是hbase预分区测试
创建预分区表
create ‘books’,{NAME=>’info’,COMPRESSION=>’snappy’},{SPLITS=>[‘3000000’,’6000000’,’9000000’,’12000000’,’15000000’]}
在hbaseUI看一下表的region的信息
然后根据上边的插入数据的步骤插入数据，在查看一下
可以看到预分区成功了。
预分区表，就是在建表之前先建好分区，这样就不用，hbase自己去等到数据加载到一定程度之后自己去分割，不过，这并不能解决hot的问题，
想解决hot，预分区是前提，还有用到hash散列，将数据的rowkey打散，分配到不同的region里，这样就不用出现，一直向一个region不停的写不停地写的hot问题。真正的做到了雨露均沾。。。。