hbase读和写，hbase的读流程

hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

有了HDFS（Hadoop Distributed File System）之后，确实可以满足大规模数据存储和处理的基本需求，它提供了跨机器的数据共享和数据分布式的存储能力。

Chukwa是一个用于大型分布式系统的数据采集系统，可以收集和分析分布式系统的日志和事件数据。Cassandra是一个可扩展的无单点故障的NoSQL多主数据库，可以用于高吞吐量的数据写入和读取。

配置错误。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，可以解决HDFS随机写的问题，关闭时有省略号表示HBase配置错误，应去检修。

相关问答

Q1: 如何使用scala+spark读写hbase

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

异常是因为Hbase jar hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar里面使用到了asm1 而spark需要的是asm-all-0.jar hadoop conf下的*-site.xml需要复制到提交主机的classpath下，或者说maven项目resources下面。

第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。

Q2: 有了hdfs为什么还要hbase

两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。

来增加磁盘空间，从而避免像关系数据库那样进行数据迁移。高可靠性：HBase 在 HDFS 之上，而 HDFS 本身具有备份机制，所以在 HBase 集群出现严重问题时，Replication（即副本）机制能够保证数据不会发生丢失或损坏。

Q3: HBase写数据的异常问题以及优化

1、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。

2、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

3、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。

4、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。

5、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。

Q4: 六、HBase写入流程

1、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。

2、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

3、由于是通过IDE端运行hadoop程序，所以我们需要将需要用到的依赖库导入，而这个过程如果不借助maven的话，就会特别的痛苦。下图是我配置的项目依赖包，仅供参考。

4、业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法：按照flume的流程：一个source ，三个channel， 三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

Q5: 深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore

1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。

2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

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