hbase并发读，hbase并发量

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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、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。

3、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。

4、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。

MapReduce和HBase的关系，正确的描述是：两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行，MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，关于它的正确描述有以下三点：Hadoop的特点 Hadoop具有无共享、高可用、弹性可扩展的特点，因此非常适合处理海量数据。

1、HBase是一个高可扩展性的列式数据库，它是基于Google的Bigtable论文开发的。在HBase中，数据是以列族的形式进行存储的，而不是行。每个列族可以包含多个列，这些列在物理存储上是聚集在一起的。

2、（1）HBase是一个高可扩展性的列式存储数据库，它使用Hadoop的HDFS作为其底层存储，可以轻松处理大量的数据。HBase的数据模型是基于Google的Bigtable，数据以列族的方式进行存储，每个列族下面可以包含多个列。

3、容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。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。

HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。

HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

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