hbase自动修复失败，hbase数据恢复

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向hbase中导入数据出错怎么办

检测这种类型的故障，需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。

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。

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。

办法是删除.META.中对应表项。原来，.META.和-ROOT-其实也是hbase的两个特殊的表，这就是说，我们可以scan、delete等对其进行操作。 scan ‘.META.可以看到，本来已经删除的表，还在这里存在记录。

hbase中的数据没有schema，以字节数组方式存储。存进去是什么样的数组，读出来还是什么数组。

别的暂时先不说，最起码zookeeper这个单词得输入对啊。具体的配置去hbase的安装目录下找，把xml里的所有东西都set进来。

相关问答

Q1: hbase存在哪些问题

1、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。

2、该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作。HBase集群处于安全模式，无法进行split操作。split表中存在数据，无法进行split操作。

3、Hbase与Hadoop版本不匹配；集群各节点的系统时间不同步。

4、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。

5、运维效率低：Hive/HBase/Kylin基于Hadoop，Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障问题，即Hadoop体系中任何一个组件出现问题，都可能引起整个系统的不可用。使用传统的数仓对运维的要求非常高。

Q2: HBase宕机恢复-SplitWAL

1、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。

2、因此一个可行的方案是将这个处理WAL的任务分给多台RegionServer服务器来共同处理，而这就又需要一个持久化组件来辅助HMaster完成任务的分配。

3、HBase 运行在 HDFS 上，HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复，同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制。

4、In-Memory KV Store ： Redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

Q3: hbase如何关闭自动合并与压缩

HBase中storefile的合并方法主要有以下几种： MergeStoreFiles：HBase提供了管理类操作，如WALogManager的addLog()方法，可以用来合并storefile。定期合并：HBase会定期执行合并操作，将多个storefile合并成一个。

compaction从store上面，选取一些HFile进行合并。把key-value按顺序排列写入到新的文件下面，取代之前的文件提供数据。分为minorcompaction和majorcompaction。

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。

.2中即可使用。首先通过命令查看Hadoop是否支持Snappy。已知Hadoop支持Snappy算法，配置hbase-env.sh，使得HBase能够支持Snappy算法。在HBase中新建压缩算法为Snappy的表。至此，HBase配置Snappy成功。

Q4: 关于hbase的描述正确的是

关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

A是错的，hbase是面向列的存储 D hbase可扩展性和海量数据存储，恰恰可以用在高并发场景。

MapReduce和HBase的关系，正确的描述是：两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行，MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

mapreduce与hbase的关系，描述正确的是MapReduce可以直接访问HBase及两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行。

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