Table中Family和Qualifier的关系与区别分别是什么？

关系：

在HBase中主要是Table和Family和Qualifier，这三个概念。

Table可以直接理解为表，而Family和Qualifier其实都可以理解为列，一个Family下面可以有多个Qualifier，所以可以简单的理解为，HBase中的列是二级列，也就是说Family是第一级列，Qualifier是第二级列。

两个是父子关系。

区别：

测试发现：

在实际应用场景中，对于单column qualifier和多column qualifier两种情况，

如果value长度越长，row key长度越短，字段数（column qualifier数）越少，前者和后者在实际传输数据量上会相差小些；反之则相差较大。

如果采用多column qualifier的方式存储，且客户端采取批量写入的方式，则可以根据实际情况，适当增大客户端的write buffer大小，以便能够提高客户端的写入吞吐量。

从性能的角度谈table中family和qualifier的设置 　　对于传统关系型数据库中的一张table，在业务转换到hbase上建模时，从性能的角度应该如何设置family和qualifier呢？ 　　最极端的，①每一列都设置成一个family，②一个表仅有一个family，所有列都是其中的一个qualifier，那么有什么区别呢？

　　从读的方面考虑： 　　family越多，那么获取每一个cell数据的优势越明显，因为io和网络都减少了。 　　如果只有一个family，那么每一次读都会读取当前rowkey的所有数据，网络和io上会有一些损失。 　　当然如果要获取的是固定的几列数据，那么把这几列写到一个family中比分别设置family要更好，因为只需一次请求就能拿回所有数据。

　　从写的角度考虑： 　　首先，内存方面来说，对于一个Region，会为每一个表的每一个Family分配一个Store，而每一个Store，都会分配一个MemStore，所以更多的family会消耗更多的内存。 　　其次，从flush和compaction方面说，目前版本的hbase，在flush和compaction都是以region为单位的，也就是说当一个family达到flush条件时，该region的所有family所属的memstore都会flush一次，即使memstore中只有很少的数据也会触发flush而生成小文件。这样就增加了compaction发生的机率，而compaction也是以region为单位的，这样就很容易发生compaction风暴从而降低系统的整体吞吐量。 　　第三，从split方面考虑，由于hfile是以family为单位的，因此对于多个family来说，数据被分散到了更多的hfile中，减小了split发生的机率。这是把双刃剑。更少的split会导致该region的体积比较大，由于balance是以region的数目而不是大小为单位来进行的，因此可能会导致balance失效。而从好的方面来说，更少的split会让系统提供更加稳定的在线服务。而坏处我们可以通过在请求的低谷时间进行人工的split和balance来避免掉。 因此对于写比较多的系统，如果是离线应该，我们尽量只用一个family好了，但如果是在线应用，那还是应该根据应用的情况合理地分配family。

首先，不同的family是在同一个region下面。而每一个family都会分配一个memstore，所以更多的family会消耗更多的内存。 其次,目前版本的hbase，在flush和compaction都是以region为单位的，也就是说当一个family达到flush条件时，该region的所有family所属的memstore都会flush一次，即使memstore中只有很少的数据也会触发flush而生成小文件。这样就增加了compaction发生的机率，而compaction也是以region为单位的，这样就很容易发生compaction风暴从而降低系统的整体吞吐量。 第三，由于hfile是以family为单位的，因此对于多个family来说，数据被分散到了更多的hfile中，减小了split发生的机率。这是把双刃剑。更少的split会导致该region的体积比较大，由于balance是以region的数目而不是大小为单位来进行的，因此可能会导致balance失效。而从好的方面来说，更少的split会让系统提供更加稳定的在线服务。