hbase跨表事物，hbase多表关联查询

hbase存在哪些问题

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。

Hbase 近几年发展迅速，应用面越来越广，但是它存在的问题不容忽视。原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。

部署效率低：在部署Hive/HBase/Kylin之前，必须部署好Hadoop集群。和传统数据库相比，这个部署效率是非常低效的。

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。

其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。

扫描过程中会检查 HFile 文件的大小是否超出 region 大小的阈值（hbase.hregion.max.filesize，未配置的话默认是 10G），如果超出阈值，会打印提示这可能会导致出现 oversplitting 的问题。

hbase是否能取代mysql

1、可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

2、MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支，完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能轻松成为MySQL的代替品。在存储引擎方面，使用XtraDB来代替MySQL的InnoDB。另外又添加了一些功能，以支持本地的非阻塞操作和进度报告。

3、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

4、由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapReduce来快速、高效地生成索引表。数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。

5、可能会引起 B+ 树结构很大的调整。HBase 可以随机插入HBase 的所有插入只是写入内存 memstore，只保证内存数据的有序即可 (很快、很容易)。

6、数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。关系型数据库主要有：Oracle、DBMicrosoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。非关系型数据库主要有：NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等。

b2c存在哪些问题

1、b2c存在哪些问题 在所有问题中，安全问题始终是最大的问题，这种安全事故发生得不多，一旦发生，就会引起行业或者平台的危机。

2、一是商品定位不准，许多B2C企业一开始就把网上商店建成一个网上超市，网上商品大而全，但因没有比较完善的物流配送体系的支撑而受到严重的制约；二是客户群定位不准，虽然访问量较高，但交易额小。三是价格定位偏高。

3、第三，B2C电子商务企业未能充分认识到物流配送问题关系到网上商店的服务水平，往往也是消费者最敏感的因素，是建立企业品牌的重要途径。

4、目前，传统的B2C、C2C电子商务平台普遍的存在着以下的问题：缺乏广泛的线下服务B2C平台运营商往往通过把控渠道，往往忽略了客户及用户的诉求，忽视服务，将自己置身于管理者角色。无法授人以渔。

5、对商品能提供售后服务。电子商务B2C的缺点：缺少了人与人之间的沟通与关爱，完全是为了生意而做。缺少多样性。对于商品不能提供完整的测试使用报告。买卖双方互动性低。商品议价空间小。

java分布式架构有哪些技术

横向可扩展性（Scale Out）是指通过增加服务器数量来提高群集的整体性能。 垂直可伸缩性（Scale Up）是指提高每台服务器的性能以提高集群的整体性能。 纵向可扩展性的上限非常明显，而分布式系统则强调水平可伸缩性。

你用N个数据库才放数据，至少CRUD 方面就 麻烦些了，得用cobar，tddl，mysql-proxy 等协调 服务器：你部署了很多服务器，肯定得用个东西来分发请求这些吧，nginx，apache 等分发请求。

分布式架构是 分布式计算技术的应用和工具，目前成熟的技术包括J2EE， CORBA和.NET(DCOM)。分布式计算技术的形成 CORBA (Common Object Request Broker Architecture) 是在1992年由OMG(Open Management Group) 组织提出的。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。

SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。

Hbase统计表总行数的三种方式

有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

访问HBase中的数据有三种方式：通过单一行键访问，通过一组行键访问，或者通过行和列交汇形成的单元格访问。每个单元格都保存着一个数据的多个版本，版本通过时间戳来区别。数据都以二进制形式存储，没有数据类型的区别。

Fay Chang 所撰写的Google论文。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

例如，假设我们有一个存储用户信息的HBase表，它有两个列族：基本信息（包含姓名、年龄等）和联系信息（包含电子邮件和电话号码）。在面向行的存储方式中，每个用户的所有信息都会存储在一起。

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。

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