hbase加载快照，hbase增量快照

hbase加载协处理器失败,找不到目录

1、这是因为官网提供的版本本地库是32位的，在64位主机环境下无法执行。需要下载hadoop源码进行编译(如何编译源码可以上网搜索)，编译成功后，找到native下的文件拷贝到${HADOOP_HOME}/lib/native目录下即可。

2、抛错的地方在处理什么逻辑，然后基本上也就定位了。另外，出现这种问题主要原因是hbase中的hadoop-core的jar和hadoop的不兼容，导致连不上hdfs。故用hadoop的hadoop-core.jar文件替换hbase的hadoop-core.jar文件。

3、HBase还引入了“协处理器”（coprocessors）这一概念，允许在HBase进程中执行用户代码。这基本上与关系型数据库中的触发和预存进程相同。目前，Cassandra还没有类似HBase协处理器的功能。

六、HBase写入流程

整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。

使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

hbase怎么做到顺序写入

1、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

2、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

3、内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。一般来讲，内存数据结构可以选择平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构，由于考虑并发性能，HBase选择了表现更优秀的跳跃表。

4、存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)Column Family 列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。

5、Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割为多个Region。

6、LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而 下降。region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。

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