hbase读取速度很慢，hbase写入慢

用mybatis+phoenix+hbase时,执行sql时为什么会变慢

这样有时可能却不是个可行的办法，原因在于不可能移除self4j包，因为其他依赖包必须依赖这个包。

执行/opt/hbase/bin/hbase hbck -fixAssignments，尝试重新分配region。结果显示hbase有空洞，即region之间数据不连续了；通过上述操作可以定位是在regionserver服务宕掉的后重启的过程中丢了数据。需要进行空洞修复。

应该是mybatis中配置文件的SQL的配置问题，你看一下你写的parameterType或者parameterMap，提示的是时间的字段的问题。我们处理时间类型都将其转为String来处理，这样方便很多。

这是因为MyBatis启用了预编译功能，在SQL执行前，会先将上面的SQL发送给数据库进行编译；执行时，直接使用编译好的SQL，替换占位符“？”就可以了。

静态 SQL 语句的编译是在应用程序运行前进行的，编译的结果会存储在数据库内部。而后程序运行时，数据库将直接执行编译好的 SQL 语句，降低运行时的开销。静态SQL在编译时已经确定了引用的表和列。

不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。项目实战训练。

相关问答

Q1: 在apache官网下载Hbase,下载速度怎么这么慢?

1、下载速度慢的原因可能有很多，例如您所在的网络环境、服务器带宽、下载文件的大小等因素。以下是一些可能可以提高下载速度的方法： 更换网络环境：如果您的网络速度不够快，可以考虑切换到另网络，例如使用移动或者热点等。

2、下载速度慢，网络被限制是网页下载速度慢的原因之一，因此将网络限速解除即可。

3、宽带连接、网速不稳定，如果您是在局域网环境下，多数人在使用宽带资源如：观看视频、BT下载、打网游，这样也会出现打开网页速度慢情况。

4、由于是官方网址同时浏览该网址的网民非常多由于传输速率一定导致每个人的下载速率会变慢，可以错开高峰期如中午等，可以等到晚上或者早上期间进行下载。

5、开始-运行-输入msconfig—确定-在“系统配置实用程序”窗口中点选“启动”-启动 ，除输入法（Ctfmon）、杀毒软件外，一般的程序都可以关掉。也可以用360等软件，智能优化开机加速。

6、具体的操作步骤是：打开IE浏览器－－工具－－Internet选项－－删除所有上网记录和垃圾。 恶评软件会严重拖慢网速。下载360安全卫士，扫描“恶评软件”，把扫出来的所有恶评软件都清空。

Q2: Hbase读写原理

1、Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

2、hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要 一员，主要用于海量结构化数据存储。从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。如图所示，Hbase构建在HDFS之上，hadoop之下。

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。

Q3: hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

1、这个机制不一样。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。

2、properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

3、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。

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。

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。

我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。 提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档(如 https：//)。

（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

Q5: 如何提高spark批量读取HBase数据的性能

./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

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。

因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。

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