HBase大数据开发涉及的主要知识点包括HBase的基本概念、架构、数据模型、数据操作、性能优化、集群管理等。以下是关于HBase大数据开发需要学习的内容：
HBase大数据开发需要学习的内容
- HBase的基本概念：了解HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，它运行在Hadoop集群之上，并且可以处理大规模的非结构化数据。
- HBase的体系结构：学习HBase的体系结构，包括HMaster、RegionServer、ZooKeeper等组件的功能和相互关系。
- HBase的数据模型：理解HBase的数据模型是基于表的，每个表可以有多个列族，每个列族可以有多个列。掌握如何创建表、添加数据、查询数据和删除数据等操作。
- HBase的数据访问：学习如何使用HBase提供的API或者Shell命令进行数据访问，包括单行查询、范围查询、过滤器查询等。同时，了解如何使用HBase的Java API进行编程操作。
- HBase的性能优化：了解HBase的性能优化技巧，如数据预分区、合理设置RegionServer的数量、选择合适的硬件配置等。同时，学习如何监控和调优HBase集群的性能。
- HBase的应用场景：了解HBase的应用场景，包括实时数据分析、日志存储、用户行为分析等，掌握如何将HBase应用于实际的项目中。
HBase的常用操作
- 创建表：使用
create 'table_name', 'column_family'命令。
- 插入数据：使用
put 'table_name', 'row_key', 'column_family:column_qualifier', 'value'命令。
- 查询数据：使用
get 'table_name', 'row_key'命令。
- 删除数据：使用
delete 'table_name', 'row_key', 'column_family:column_qualifier'命令。
通过学习上述内容，你将能够初步掌握HBase数据库的入门知识，能够使用HBase进行数据存储和查询，并且能够进行一定的性能优化。