hbase无法写入数据，hbase数据写入hive

数据入hbase不报错,客户端查不到数据

1、网络问题。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可。

2、happybase的scan查找不到数据的原因是服务协议运行问题。【检查相关服务是否正常】登入hbase web UI检查，各个HMaster正常运行，各个Region Server运行正常，各个相关进程都在；hdfs集群各个data node都运行正常。

3、查资料得知该错一般由于客户端获取hbase regionServer的Ip错误导致，查看zookeeper中的地址发现存的是localhost。

4、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

5、原因分析：通过查看源码以及相关文档，确认该异常发生在scan结果数据回传给客户端时由于数据量太大导致申请的array大小超过JVM规定的最大值( Interge.Max_Value-2)。

6、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

相关问答

Q1: hbase是怎么进行读写的

所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

Q2: hdfs不支持并发写入

应该是HDFS只支持单用户写，可能需要创建副本所以怕冲突吧。HDFS本来就不是适合频繁写入的文件系统，他比较适合一次写入，多次使用。目前Hadoop只支持单用户写，不支持并发多用户写。

HDFS不支持多个写入者同时进行操作，也不支持对文件的任意位置进行修改。实时数据处理 由于HDFS的设计特点，它可能在处理实时数据时表现出较高的延迟，因此不适合对实时性要求较高的场景。

（3）不支持并发写入，文件随机修改 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。仅支持数据的append（追加），不支持文件的随机修改。HDFS组成架构 NameNode(nn)：就是Master，它是一个主管，管理者。

Q3: 六、HBase写入流程

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

Q4: hbase使用出的错,求帮助

删除超大图片，动感图片，特效图片，超高图片，等会重新试一下。切换浏览器，看是不是版本过低，或不兼容，切换到兼容模式再试一下。

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。

）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。

数据表不存在：确保要导出的数据表存在，可以通过HBaseShell或其他管理工具验证表的存在性。权限问题：确保具有足够的权限执行数据导出操作，需要相应的读取数据表的权限。

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。如果通信时间超过该值，就会报上面的错误。

看报错应该是缺少zookeeper依赖jar包，看一下hadoop使用的zookeeper版本和hbase使用的是否版本一致。

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