面试题：HBase Shell高级命令之复杂查询与优化

1. 命令实现

计算平均价格：
- 首先，我们需要通过扫描表来计算平均价格。在HBase Shell中，我们可以借助Ruby代码实现这个功能。
```
sum = 0
count = 0
scan 'your_table_name', {COLUMNS => 'product_info:price'} do |row|
  sum += row['product_info:price'].to_f
  count += 1
end
average_price = sum / count
```
- 这里your_table_name需要替换为实际的HBase表名。这段代码通过扫描表，累加所有商品的价格并统计商品数量，从而计算出平均价格。
查询每个类别中销量前10且价格高于平均价格的商品信息：
- 我们可以使用filter来实现这个复杂查询。假设表名为products，以下是查询命令：
```
scan 'products', {
  FILTER => "ColumnPrefixFilter('product_info:') AND SingleColumnValueFilter('product_info', 'price', >, '${average_price}') AND TopNFilter(10, 'product_info:sales_volume')",
  COLUMNS => ['product_info:price', 'product_info:category', 'product_info:sales_volume']
}
```
- ColumnPrefixFilter('product_info:')用于筛选出product_info列族下的所有列。
- SingleColumnValueFilter('product_info', 'price', >, '${average_price}')用于筛选出价格高于平均价格的行。
- TopNFilter(10, 'product_info:sales_volume')用于在每个类别中筛选出销量前10的商品。这里需要注意，实际使用时要将${average_price}替换为前面计算出的实际平均价格值。

2. 优化措施

预分区：
- 在创建表时，根据商品类别进行预分区。例如，如果类别相对固定且有限，可以按照类别进行范围分区。这样可以避免数据热点，查询时可以并行读取不同分区的数据，提高查询效率。例如，假设类别有electronics、clothes等，可以按照类别首字母进行分区。
```
create 'products', 'product_info', {SPLITS => ['e', 'c']}
```
- 这里以e和c为分割点进行预分区，分别对应electronics和clothes开头的类别。实际使用中要根据具体类别情况合理设置分割点。
索引：
- 可以为category、price和sales_volume列创建二级索引。在HBase中，可以使用开源工具如Phoenix来创建和管理二级索引。例如，使用Phoenix创建索引：
```
CREATE INDEX category_index ON products (category);
CREATE INDEX price_index ON products (price);
CREATE INDEX sales_volume_index ON products (sales_volume);
```
- 这样在查询时，通过索引可以快速定位到符合条件的数据，而不需要全表扫描，大大提高查询效率。
缓存：
- 利用HBase的块缓存（Block Cache）。HBase会自动缓存经常访问的数据块，通过合理调整块缓存的大小（如通过hbase.hregion.block.cache.size参数，默认为0.4，表示40%的堆内存用于块缓存），可以提高数据的读取命中率，减少磁盘I/O，从而提高查询效率。对于热点数据，可以考虑使用分布式缓存（如Redis）进一步缓存，减少对HBase的直接查询压力。
列裁剪：
- 在查询时，只选择需要的列（如product_info:price、product_info:category、product_info:sales_volume），避免不必要的列读取，减少数据传输量，提高查询速度。如上述查询命令中的COLUMNS参数设置。

面试题：HBase Shell高级命令之复杂查询与优化

知识考点

面试题答案

1. 命令实现

2. 优化措施