hbase数据写入（hbase数据写入hive）

本篇目录：

1、hbase如何确定一条新数据写入到哪个regionserver2、HBase性能优化-Rowkey&列族设计3、六、HBase写入流程4、HBase写数据的异常问题以及优化5、Hbase读写原理

hbase如何确定一条新数据写入到哪个regionserver

HBase中表的数据是存储在RegionServer上的一个个Region中的，表的一个列族对应于一个Region。Region是按照数据行键Rowkey的字典序来存储数据的。

regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

现在假设我们要从Table2里面插寻一条RowKey是RK10000的数据。那么我们应该遵循以下步骤： 从.META.表里面查询哪个Region包含这条数据。 获取管理这个Region的RegionServer地址。 连接这个RegionServer， 查到这条数据。

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。

（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。

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。

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：//)。

六、HBase写入流程

1、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

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。

3、HFile V2的写操作流程： 1)Append KV到 Data Block。在每次Append之前，首先检查当前DataBlock的大小是否超过了默认的设置，如果不超出阈值，写入输出流。

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。

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。

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。

逻辑故障 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。

）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。

用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

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适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。

3、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。

到此，以上就是小编对于hbase数据写入hive的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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