hbase设置内存占用大小，hbase 内存

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。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。

深入了解 HBase：NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase，这个强大的分布式 NoSQL 数据库，凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能，成为数据处理领域的热门选择。它巧妙地将数据存储在 HDFS 上，实现了与传统数据库的不同之处。

HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

相关问答

Q1: 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。 合并策略：HBase提供了多种合并策略，如基于时间戳的合并、基于数据的合并等。

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。

Stop 刚方式RegionServer会立即关所有的region，然后关闭自己，不会将Regions重新分配到其它的RegionServer节点，这种方式当region比较多时关闭有可能需要很长时间，该方式使用ill -5 终止RegionServe服务。

HA集群（Hadoop7+HBase10）。根据官方文档，Snappy 压缩算法在Hadoop 0.2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。

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。

Q2: 淘宝为什么使用HBase及如何优化的

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。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

优化原理：HBase分别提供了单条put以及批量put的API接口，使用批量put接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入性能。另外需要注意的是，批量put请求要么全部成功返回，要么抛出异常。

Q3: hbase导出数据内存不足

1、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。rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

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。 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。

3、export HADOOP_CLASSPATH=hbasejar包路径：zookeeper的jar包路径：hbase的config目录2)使用 导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

4、ZooKeeper内存分配不足，尤其是大量数据导入的时候 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。我们使用的是Hbase自带的ZooKeeper， 因此需要修改hbase-site.xml文件来配置timout值。

5、当然也必须指出，在大数据量的背景下银弹是不存在的，hbase本身也有不适合的场景。比如，索引只支持主索引(或看成主组合索引)，又比如服务是 单点的，单台机器宕机后在master恢复它期间它所负责的部分数据将无法服务等。这就要求在选型上需要对自己的应用系统有足够了解。

6、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。

Q4: HBase性能优化-Rowkey&列族设计

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。rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

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。

目前针对这种较大KeyValue写入性能较差的问题还没有直接的解决方案，好在社区已经意识到这个问题，在接下来即将发布的下一个大版本HBase 0.0版本会针对该问题进行深入优化，详见 HBase MOB ，优化后用户使用HBase存储文档、图片等二进制数据都会有极佳的性能体验。

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