hbase丢失副本原因，hbase副本数

HBase写数据的异常问题以及优化

HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000，单位是毫秒，也即1min。

逻辑故障 逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。

）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。

相关问答

Q1: hbase里的hlog存在哪?regionserver里还是zookeeper里?

1、HBase 写入数据会写到HMemcache 和Hlog 中，HMemcache 建立缓存，Hlog 同步Hmemcache和Hstore 的事务日志，发起Flush Cache 时，数据持久化到Hstore 中，并清空HMemecache。

2、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

3、想这个存储在了zookeeper file中，也就是znode，信息肯定在这里面的。所以楼主在配置的时候，找到znode里面的信息即可。

Q2: hbase的作用

1、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

2、HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

3、hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

Q3: hbase表少了一个字段的数据

1、文件指定错误。请参考以下步骤。在创建HbaseIndexer时我们配置文件指定了read-row=never。修改为read-row=dynamic，再次测试，发现不会丢失字段。

2、发现有张HBase表丢失了一半数据，然后在HBase Master UI上发现Region的数量少了一半，但是随后进入HDFS目录中查看，其实Region数据是存在的，那么原因就确定了，是META表中数据丢失，想要恢复数据，需要对META表进行数据修复。

3、生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业，其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile。HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region。

Q4: hdfs的特点有哪些

HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理。应用程序能以流的形式访问数据库。主要的是数据的吞吐量，而不是访问速度。

特点 快照支持在一个特定时间存储一个数据拷贝，快照可以将失效的集群回滚到之前一个正常的时间点上。HDFS已经支持元数据快照。HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。

Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。

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