hbase到数据到hdfs报错，hbase数据读取流程

关于hbase的问题,开启hbase后一会hmaster和hregionserver就没了...

将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。设置之后问题解决。

测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况， 而HMaster正常。 重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况。 因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因。

此功能用于将统一的大HBase 集群的 RegionServer 划分为多个分组，管理员可以将不同的表放入不同分组进行资源隔离，避免无关系的业务之间互相影响。同样也可以根据不同的业务需求提供不同的硬件资源。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

1、hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

2、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。

3、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。

hbase数据库里面的数据在hdfs的存储问题

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。

由上图可以知道，客户端是通过Zookeeper找到HMaster，然后再与具体的Hregionserver进行沟通读写数据的。具体到物理实现，细节包括以下这些：首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。

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。

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。

HBase写数据的异常问题以及优化

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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