hbase日志文件位置，hbase 日志路径

hive的数据存储在哪里

1、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。

2、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

3、Hive数据存储在HDFS中，通常位于/user/hive/warehouse下 。如果/user/hive and /user/hive/warehouse 目录尚不存在，则需要创建目录。

4、Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

5、Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。

Hbase读写原理

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。

hbase配置文件的路径是

conf目录。根据查询火山引擎官网显示，hbase配置文件的保存路径是其安装目录下的conf目录中，打开conf目录即可看到hbase的配置文件。

HBase的配置文件在conf/目录下。在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上。HBase不会自动同步。 可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步。 对于大部分配置，需要重启使之生效。

HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

①/home/hadoop/hbase0.90.5/conf/hbase-env.sh 指定jdk的路径以及hadoop的路径即可。

：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

region下所有的hfile默认存放

/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

依次加载各部分的HFileBlock(load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储)：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。

KeyValue以字节数组的形式存储，包含以下部分：Key的格式如下：HBase会自动挑选小的临近的HFiles将它们重新写到一些大的HFiles中。这个过程称为次压缩。

这个参数默认是10，如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception。解决方案：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。

因为table是按照rowkey来划分region的，region默认的大小为256M，通常会设置得更高1G，2G，4G等，所以hfile不可能比region的的值要大。

一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

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。

主要有三种方法：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。

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。

Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

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。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。

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