面试题：Hbase的HBase Shell脚本在复杂业务场景下的综合优化

设计思路
- 使用过滤器：利用HBase的过滤器来筛选符合价格区间和评价星级范围的数据。
- 扫描操作：通过scan命令对表进行扫描，并结合过滤器进行数据过滤。
- 排序：将扫描结果加载到内存中（尽量控制数据量，避免内存溢出），然后根据销量进行排序。
HBase Shell脚本示例

# 假设表名为products
# 列族分别为cf1（基本信息，假设销量字段为sale_count），cf2（价格变化记录，假设价格字段为price），cf3（用户评价，假设评价星级字段为star_rating）

# 获取用户输入的价格区间和评价星级范围
read -p "请输入价格下限: " price_lower
read -p "请输入价格上限: " price_upper
read -p "请输入评价星级下限: " star_lower
read -p "请输入评价星级上限: " star_upper

# 构建过滤器
filter1="SingleColumnValueFilter('cf2', 'price', >=, 'binary:$price_lower') AND SingleColumnValueFilter('cf2', 'price', <=, 'binary:$price_upper')"
filter2="SingleColumnValueFilter('cf3','star_rating', >=, 'binary:$star_lower') AND SingleColumnValueFilter('cf3','star_rating', <=, 'binary:$star_upper')"
combined_filter="$filter1 AND $filter2"

# 执行扫描并获取结果
result=$(hbase shell -c "scan 'products', {FILTER => '$combined_filter', LIMIT => 1000}")

# 对结果进行处理并按销量排序
# 这里假设结果格式为：ROW COLUMN+CELL...
# 先提取每一行数据并解析出销量
lines=($(echo "$result" | grep -v 'ROW\|^$'))
declare -A sale_count_map
for line in "${lines[@]}"; do
    row_key=$(echo "$line" | awk '{print $1}')
    sale_count=$(echo "$line" | grep 'cf1:sale_count' | awk -F ' ' '{print $NF}' | sed 's/.*value=//')
    sale_count_map[$row_key]=$sale_count
done

# 按销量排序
sorted_keys=($(for key in "${!sale_count_map[@]}"; do echo -e "${sale_count_map[$key]}\t$key"; done | sort -nr | cut -f2))

# 展示排序后的结果
echo "符合条件的商品列表（按销量排序）:"
for key in "${sorted_keys[@]}"; do
    echo "商品行键: $key, 销量: ${sale_count_map[$key]}"
done

优化措施
- 预分区：对HBase表进行合理的预分区，使得数据均匀分布在不同的Region上，避免热点问题，提高扫描性能。
- 缓存：可以在应用层添加缓存机制，对于频繁查询的价格区间和评价星级范围的数据进行缓存，减少HBase的查询压力。
- 批量操作：如果数据量较大，可以考虑使用批量扫描和批量处理，减少与HBase的交互次数。例如，在scan命令中合理设置BATCH参数，每次获取一定数量的数据进行处理。
- 过滤器优化：确保过滤器的设置是高效的，避免复杂的嵌套过滤器导致性能下降。例如，可以使用更高级的过滤器组合方式，如FilterList的不同Operator来优化过滤器的逻辑。

面试题：Hbase的HBase Shell脚本在复杂业务场景下的综合优化

知识考点

面试题答案