写入hbase慢，hbase写入流程详细解释

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Hbase为什么入库越来越慢

配置方面遵守一下原则（不同版本的HBASE配置有差异，具体配置我不贴了，LZ（根据自己HBASE版本）参照官方文档）memstore大小、数量可以增加。

读取源数据，一行一行读，读到之后根据数据put中add对应的行键，列族，value 然后put对象在放入一个put的list中。当list的大小超过5000，然后htable会将这个put的list的数据commit到集群中。

X 不在本文章的范围内，因为线上的Hbase没有这个版本，作为同龄的小伙伴们是知道大猪佩琪不会去线上安装这样一个版本来演示。说实话，这样子使用Hbase来写操作其实是最多人的，之前也包括我们在内。

这种情况有网络延迟、查询参数设置不当。网络延迟：如果HBase集群跨越多个节点，网络连接较慢，那么Scanner.next方法会变慢。解决这个问题的方法包括优化网络连接、减少跨节点请求次数或者增加等待超时时间。

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。

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。

1、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。

2、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。

3、基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。可以考虑Spark计算，Spark是基于共现内存RDD的系统，比Hadoop更快，时候迭代式计算，例如数据挖掘，机器学习算法等。

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、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。

3、）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。

4、逻辑故障逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。

5、用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

6、TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。

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