关于hbase导入速度的信息

hive读取hbase速度很慢怎么解决

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

./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。

在apache官网下载Hbase,下载速度怎么这么慢?

1、在win10系统桌面上，点击开始菜单，点击右键，然后点运行。 输入regedit，确定。 在注册表编辑器中展开定位HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters。在右侧找到DefaultTTL。

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、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。

5、在Win10系统的桌面，单击开始菜单，右键单击，然后单击运行。输入regedit到OK。在注册表编辑器中展开并找到HKEY＿LOCAL＿MACHINE＼SYSTEM＼CURRENTCONTROLSET＼SERVICES＼TCPIP＼参数。在右侧找到DefaultTTL。

hive支持频繁数据更新

hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引。

数据更新是一种常见的操作，然后数据仓库的概念一般要求的是数据是集成、稳定的。HIVE作为一种分布式环境下以HDFS为支撑的数据仓库，它同样更多的要求数据是不可变的。

通过hive数据load的方式先把数据加载到test_temp表中（此处也可以通过sqoop进行数据抽取，不再详述）。

要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapReduce计算的，下图是启动hadoop，如下图。

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。

（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。

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：//)。

如果hbase表有某个列族有40个字段,怎么能提高写的速度

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。

BloomFilter是一个列族级别的配置属性，如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRU BlockCache维护。

MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。

后续应该可以做个测试来验证一下。 当前日志的文件，在写满一个块之前，都显示的是0字节，但实际上可能已经有数据，只是显示的问题而已。

HBase保存数据的流程有以下几个步骤：HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大。

在HBase中，Region的一个列族对应一个MemStore，通常一个MemStore的默认大小为128MB(我们设置的为256MB)，见参数 hbase.hregion.memstore.flush.size 。当可用内存足够时，每个MemStore可以分配128MB的空间。

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、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

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。

4、ImmutableBytesWritable.class， Result.class)； 在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。

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