技术领域本发明涉及一种大数据统计的技术，尤其涉及一种基于Hbase二级索引的数据统计方法。
背景技术：
随着信息数据量的几何增长，Hbase表数据量越来越大，对数据进行各个维度的统计的难度也随之变大。目前传统是通过写MapReduce或者使用Hive、Pig等工具的方法，传统方法均是对全表进行扫描，对集群性能消耗与网络带宽的占用较大，在超大规模数据量的场景下不适用。仅仅靠升级物理硬件或者优化代码，已经不能适应信息的增长速度和信息处理效率的需求，研究者开始探索新的数据统计方法。如何解决此问题成为难点。
技术实现要素：
为了解决该问题，本发明提出了一种基于Hbase二级索引的数据统计方法，在对Hadoop集群不造成较大压力的情况下，对Hbase数据库的每日新增数据与总量进行统计；本方法具有如下特点：1）二级索引表创建简易2）索引文件与数据文件同时写入，保证一致性3）数据统计时间大大减少。本发明的技术方案是：一种基于Hbase二级索引的数据统计方法，具体步骤为：1）通过Coprocessor的Observer模式，在Hbase新增数据时，实时创建该表的二级索引数据，格式为Date_TableName_RowKey；2）将时间作为StartRow与StartRow，书写MR任务，进行数据统计，并删除7日之前的所有索引数据；3）通过crontab设置定时任务，每日自动执行进行数据统计。所述的步骤1）中，通过Coprocessor的Observer模式，在Hbase新增数据时，实时创建该表的二级索引数据，格式为Date_TableName_RowKey。使协处理器与业务进行有机结合。所述的步骤2）中，将时间作为StartRow与StartRow，书写MR任务，进行数据统计，并删除7日之前的所有索引数据。通过MapReduce的分布式处理优势，快速处理数据，并清除掉无用数据以减轻集群存储压力。本发明的有益效果：通过Hbase二级索引的引入，每次的数据操作，仅仅是寥寥几个Region，从根本上减小了集群的压力，减轻了网络通信的负担，使对高性能服务器的依赖性降低，增强了工作的效率和稳定性，且拥有较好的可扩展性，具有很好的推广使用价值。具体实施方式下面对本发明的内容进行更加详细的阐述：一种基于Hbase二级索引的数据统计方法，i.建立二级索引表。ii.通过Coprocessor的Observer模式，在Hbase新增数据时，实时创建该表的二级索引数据，格式为Date_TableName_RowKey。iii.将时间作为StartRow与StartRow，书写MR任务，进行数据统计，并删除7日之前的所有索引数据。iv.通过crontab设置定时任务，每日自动执行进行数据统计。本发明解决了两个主要的问题：1）运行MapReduce任务时，扫描全表对集群造成较大压力并消耗较多时间；2）当数据量较大时，MapReduce任务将过度占用网络带宽，可能对正常网络通信产生较大影响。通过使用Hbase二级索引技术，对索引表，参照业务时间设置Scan的setStartRow、setStopRow两个属性，扫描出所需数据，进而开始计数统计，此举使操作集中在某几个Region上而不是整个集群上，可较大程度的减轻集群压力。