pyspark读取hbase报错，pyspark连接hbase

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hbase内部工具类批量导出报错

和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

首先你应该看Master进程是否已经成功启动，检查下master的60010监控界面。

properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。

Q1: hbase虚拟机不小心自动退出,在重新打开输入list报错

1、于是自己果断kill掉，接着在Hbase shell中敲入list命令，结果是一系列的java编译错误。自己考虑也许是Hbase需要重新启动，于是重新启动Hbase shell后程序正常！重新启动系统之后也没有再次提示类似的问题。

2、按 i 进入编辑模式，将ONBOOT改为yes，然后重启，再输入 yum groupinstall “X Window System”，就可以了。

3、步骤3：修改开发机的hosts文件，在文件莫为增加一行虚拟机IP的映射信息。步骤4：修改虚拟机的配置文件，修改虚拟机的设备名称，名称需要与之前两个配置文件的映射名称一致。步骤5：实现查询、新建、删除等。

4、还有日志文件名的一些输出细节，可以按需在 bin/hbase-daemon.sh 中修改。运行或关闭RS进程中间有异常，请查看相关日志输出。集群Region数疯涨，当写入存在压力时，会导致RS节点异常退出。

5、虚拟机可以安装两个不同版本的HBase，但需要注意以下几点：不同的HBase版本可能需要依赖不同版本的Hadoop或Zookeeper。因此，在安装多个版本之前，请确保它们之间的依赖关系。

Q2: phoenixrc5.5报错

1、要么hbase缺少phoenix的jar包，要么hbase没有加载phoenix的jar包，需要重启 phoenix操作hbase 类型转换问题用Phoenix 映射HBASE的表的时候，用了一个HBASE的计数器。

Q3: SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

1、CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

2、Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

3、同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

Q4: 如何加快hbase读取数据的效率

region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。

RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。

HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长，达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而下降。

Q5: Hbase无法正常启动,hbase网页打不开,HMaster启动后自动关闭

使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

首先，你看一下源码，在newInstance的过程中它做了什么，抛错的地方在处理什么逻辑，然后基本上也就定位了。

原因：时间不同步解决方法：把时区设置为上海，执行以下命令：cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime ntpdate us.pool.ntp.org 再使用date -R查看下时间。

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