关于hbasehfile慢的信息

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、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.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。

3、淘宝优化是什么意思 一般有两层意思，一是站内的优化，也可以说是使用者体验上的优化。二是宝贝关键词排名优化。

4、优化标题是说改一些需求量大的关键字让别人能搜到你这商品 ，优化的目的是自然搜索有人搜，如何优化就是把关键字该成需求量大的关键字就可以了。

5、别把重要的信息用特色的符合包括或者代表起来，少用特殊符号 标题中可以添加商品的属性，但是不要故意去模仿其他的商品或者店铺 有些敏感词会自动被过滤掉的 违反以上规则宝贝可能会被淘宝网索引降权。

6、持续提高店铺层级 持续提高店铺层级也是可以维护店铺综合质量得分的，最好的方法就是使用直通车，而且还要加大投入，这是最简单且最有效的方法。如果是没有办法使用直通车的产品，我们可以采用补单的方式。

深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore

1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。

2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

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

Hbase读写原理

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、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。

3、Hbase数据是按列存储-每一列单独存放。列存储的优点是数据即是索引。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O 。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩。

4、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。

5、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

hbase中用,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的...

不要用filter很慢的，直接scan，设一下start和end就行了。它支持通配的。

自己的想法是先通过HTable.getstartkey（）得到每个region的起始rowkey，然后从前往后逐条搜索，符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey（）没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。

我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从 左到右比 大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符。

hbaseshell转换时间类型的方法是：根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息。找到这个region对应的regionserver，查找对应的region。先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读。

我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。

关于hbase的问题,开启hbase后一会hmaster和hregionserver就没了...

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。设置之后问题解决。

master起了又挂一般是zookeeper注册问题 regionsrver起了又挂一般是cluster id不一致问题 这是初学比较容易达成的成就 肯定还有其他情况 不过有些成就没那么容易拿 楼上实话 学一下看log 这是进步的方法。

测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况， 而HMaster正常。 重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况。 因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因。

网络延迟。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，RegionServer是HBase系统中最核心的组件，主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver。

使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉。

查看hbase日志发现有客户端连接信息，但是响应之后一直客户端便一直报上述错误。查资料得知该错一般由于客户端获取hbase regionServer的Ip错误导致，查看zookeeper中的地址发现存的是localhost。

hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

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。

查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

整个过程是很慢的，远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询。其次，与关系型数据库相比，Hadoop目前还是一个只读的系统。数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)，用户很难插入、删除或修改存储的数据。

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