hbase的数据操作apiscan，hbase数据库使用

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HBase写数据的异常问题以及优化

1、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。

2、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

3、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。

4、逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址，或者是网络掩码设置错误等。

5、）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。

6、这是在idea上写的查询hbase的方法，分别用Bytes.toInt和Byts.toString尝试读取hbase上的数据。这是一部分结果，可以看到通过Bytes.toInt读取的int类型Byte数组，是可以正确显示，而通过Bytes.toString方式尝试读取则乱码。

Q1: 一文详解HBase资源隔离相关的解决方案

Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

比如，如果你使用了Greeplum数据库，那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案。

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Q2: 描述hbase的scan和get功能以及实现的异同

1、通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next()来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner(Scan)来返回一个ResultScanner对象。

2、技术实现上，get 是特殊的 scan，scan 的条数为 1。scan 并没有设计为一次 RPC 请求，因为一次 scan 操作的扫描结果可能数据量非常大。

3、在HBase中一个row对应的相同的列只会有一行。

4、HBASE基于HDFS作为默认推荐的存储引擎，海量级别存储时使用，HBASE中核心的组件就是RegionServer，由WAL和Region组成WAL，日志备份Region：数据存储。HBASE适合海量数据、基于列的存储，流式（实时）计算框架。

Q3: Hbase扩容原理

1、Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求。

2、Hbase的原型是google的BigTable论文，受到该论文思想的启发，目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。

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。

Q4: hbase是如何做到并发写的和随机写的

MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

通过这种方式，HBase能够支持高并发、高吞吐量的数据写入，同时保证数据的一致性和可靠性。另外，HBase还采用了Bloom Filter、MemStore和Compaction等技术来提高数据查询效率和存储效率。

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