读hbase表写入hbase，hbase数据写入流程

如何使用scala+spark读写hbase

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

异常是因为Hbase jar hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar里面使用到了asm1 而spark需要的是asm-all-0.jar hadoop conf下的*-site.xml需要复制到提交主机的classpath下，或者说maven项目resources下面。

第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

如何将hbase.site.xml导入项目

1、：在项目HBase下增加一个文件夹conf，将Hbase集群的配置文件hbase-site.xml复制到该目录，然后选择项目属性在Libraries-Add Class Folder，将刚刚增加的conf目录选上。

2、在工程根目录下创建conf文件夹，将$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件复制到该文件夹中。通过右键 选择Propertie-Java Build Path-Libraries-Add Class Folder。

3、在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。我们可以使用 xmllint 检查XML格式是否正确，默认情况下， xmllint 重新流动并将XML打印到标准输出。

4、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

5、客户端代码通过ZooKeeper来访问找到簇，也就是说ZooKeeper quorum将被使用，那么相关的类（包）应该在客户端的类（classes）目录下，即客户端一定要找到文件hbase-site.xml。

6、在HBase project下的src中可以看到hbase-default.xml和hbase-site.xml两个文件，改哪个都可以。

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、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。

3、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。

4、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。

如何将一个hbase的数据导入另一个hbase

1、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

2、方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

3、）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。

hbase可以边读边写吗

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。

快速读写：HBase的设计目标之一是支持高性能的读写操作。由于数据按行键排序，并且存储在HDFS上，HBase能够高效地进行随机读写操作。此外，HBase还支持基于时间戳的版本控制，可以轻松地访问历史数据。

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。

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。

Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。meta表里面保存了要操作的表所在的位置等元数据。 (1)首先客户端向zk请求元数据表所在的RegionServer，zk返回给客户端meta表所在的regionServer。

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。

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