hbase给社区提问题，hbase常见面试题

hbase依赖什么提供消息通信机制

这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。

就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统所提供的分布式数据存储一样，HBase 在Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。

就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。

Hbase 依赖hadoop， 它依赖lib目录下的hadoop jar包。 在分布式模式下， hbase依赖的jar包与hadoop集群使用的jar包保持一致非常重要。 为避免版本错误，请使用hadoop集群的jar替换hbase下的hadoop jar 。

hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

机制。WAL（Write-Ahead-Log）预写日志是在 HBase 服务器处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的日志，保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据的丢失；而 Replication 机制是基于日志操作来做数据同步的。

相关问答

Q1: Hbase租约问题

1、关闭路由器的DHCPDE的IP分配功能就好了。

2、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。

3、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。

4、本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能。

5、您问的是hbase内部工具类批量导出报错什么原因吗？数据表不存在、权限问题等。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。

Q2: hbase存在哪些问题

hbase虚拟机不小心自动退出，在重新打开输入list报错需重启hbase虚拟机。根据查询相关公开信息显示，hbase虚拟机不小心自动退出，在重新打开输入list报错是zookeeper或hbase不稳定造成的，重启hbase虚拟机可解决list报错故障。

其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。

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。

Hbase 近几年发展迅速，应用面越来越广，但是它存在的问题不容忽视。原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。

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。

Q3: 关于hbase的问题,开启hbase后一会hmaster和hregionserver就没了...

将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。设置之后问题解决。

测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况， 而HMaster正常。 重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况。 因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因。

使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉。

因此，节点中Region过多时，每个MemStore分到的内存空间就会变小。此时，写入很小的数据量，就会被强制flush到磁盘，进而导致频繁刷写，会对集群HBase与HDFS造成很大的压力。

Q4: 淘宝为什么使用HBase及如何优化的

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

淘宝商品的主图优化方法有很多，以下是一些常见的方法： 突出卖点：主图中应该突出产品的卖点，让消费者一眼就能看到产品的特点和优势。 清晰明了：主图应该清晰明了，不要出现模糊、不清晰的情况。

HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

淘宝店铺的优化方案：标题优化标题优化是很重要的，做出适合的调整优化会让店铺更快速获得突破性的帮助。

Q5: 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。

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。

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。

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