hbase数据写入，hbase数据写入方法

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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。

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。

HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。

hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

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 – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

具体包括：管理用户对Table表的增、删、改、查操作；管理HRegion服务器的负载均衡，调整HRegion分布；在HRegion分裂后，负责新HRegion的分配；在HRegion服务器停机后，负责失效HRegion服务器上的HRegion迁移。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

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。

1、HBase 中，表会被划分为..n 个 Region，被托管在 RegionServer 中。

2、HBase中，表会被划分为1…n个Region，被托管在RegionServer中。

3、HBase中表的数据是存储在RegionServer上的一个个Region中的，表的一个列族对应于一个Region。Region是按照数据行键Rowkey的字典序来存储数据的。

4、从.META.表里面查询哪个Region包含这条数据。获取管理这个Region的RegionServer地址。连接这个RegionServer，查到这条数据。好，我们先来第一步。

5、在HBase中，Region的一个列族对应一个MemStore，通常一个MemStore的默认大小为128MB(我们设置的为256MB)，见参数 hbase.hregion.memstore.flush.size 。当可用内存足够时，每个MemStore可以分配128MB的空间。

6、所有为了保证数据不丢失，hbase将更新操作在写入metastore之前会写入到一个write ahead log(WAL)中。WAL文件是追加、顺序写入的，WAL每个regionserver只有一个，同一个regionserver上所有region写入同一个的WAL文件。

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