命令是：
count 'tableName'.
获取整个表的总行数非常慢。
我的情况是：
我有一个master和两个slave，每个节点有16个cpu和16G内存。
我的表格只有一个包含两列的列族：标题和内容。
标题栏最多有100B字节，内容可能有5M字节。
目前表格有 1550 行，每次我计算行数时，大约需要 2 分钟。
我很好奇为什么hbase在这个操作上这么慢，我猜它甚至比mysql还要慢。 Cassandra 在这些操作上比 Hbase 快吗？
【问题讨论】：
首先，您的数据量非常少。如果您有这种容量，那么使用 NoSql 的 IMO 将不会为您提供任何优势。
您的测试不适合判断 HBase 和 Cassandra 的性能。两者都有自己的用例和最佳点。
hbase 上的 count 命令正在运行一个单线程 java 程序来计算行数。尽管如此，我很惊讶它需要 2 分钟来计算 1550 行。
如果您想以更快的方式进行计数（对于更大的数据集），那么您应该运行 HBase Row_Counter 的 MapReduce 作业。
通过运行以下命令运行 MapReduce 作业：
bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter
【讨论】：
首先，请注意，要利用数据局部性，您的“奴隶”（更好地称为 RegionServers）也必须具有 DataNode 角色，不这样做是性能杀手。
由于性能原因，HBase 不维护实时行计数器。要执行计数，HBase shell 客户端需要检索所有数据，这意味着如果您的平均行有 5M 的数据，那么客户端将从 regionservers 检索 5M * 1550 只是为了计数，这很多。
要加快速度，您有 2 个选项：
如果您需要实时响应，您可以使用 HBase 原子计数器维护自己的实时行计数器：每次插入时递增计数器，每次删除时递减计数器。甚至可以在同一张表中，只需使用另一个列族来存储即可。
如果您不需要实时运行分布式行计数器 map-reduce 作业 (source code) 强制扫描仅使用最小的列族和可用列以避免读取大行，每个 RegionServer 将读取本地存储的数据，无需网络 I/O。在这种情况下，如果您还没有新列，您可能需要在行中添加一个具有较小值的新列（布尔值是您的最佳选择）。
【讨论】：