hbase批量添加数据类型，hbase中的批量加载底层使用实现

hbase添加数据列标识符

1、HBase本身的设计目标是支持稀疏表，而稀疏表通常会有很多列，但是每一行有值的列又比较少。如果不使用Column Family的概念，那么有两种设计方案：把所有列的数据放在一个文件中（也就是传统的按行存储）。

2、添加了一个新的标识符ClusterID用于标识集群中所有的节点。当格式化一个Namenode，需要提供这个标识符或者自动生成。这个ID可以被用来格式化加入集群的其他Namenode。

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。

向hbase中导入数据出错怎么办

1、初始化一个线程池 ，线程池 corePoolSize 来源于参数配置 hbase.loadincremental.threads.max，如果未配置，默认取 jvm 可以用到的处理器的个数（Runtime.getRuntime().availableProcessors()）。

2、hbase中的数据没有schema，以字节数组方式存储。存进去是什么样的数组，读出来还是什么数组。

3、数据入hbase不报错，客户端查不到数据 是因为：系统bug，使用软件hbase写代码时，当代码写入成功却查不出来，是系统bug的问题，将代码重新运行即可，HBase是一个分布式的。

4、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。

5、https：//segmentfault.com/a/1190000011616473 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。

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

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、因此，节点中Region过多时，每个MemStore分到的内存空间就会变小。此时，写入很小的数据量，就会被强制flush到磁盘，进而导致频繁刷写，会对集群HBase与HDFS造成很大的压力。

批量把文本文件数据导入到HBase

1、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。

2、利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

3、https：//segmentfault.com/a/1190000011616473 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。

4、)客户端可以设置批量提交，如果设置了批量提交(autoflush=false)客户端会先将数据写入本地缓冲区等达到一定阈值之后才会提交。否则put请求直接会提交给服务端进行处理。

HBase支持那些数据类型?

非结构化和半结构化数据：HBase可以灵活地存储各种类型的数据，包括文本、图片、音频、视频等非结构化数据，以及JSON、XML等半结构化数据。这些数据在现代应用中越来越常见，而传统的关系型数据库往往难以有效处理。

最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。

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。

六、HBase写入流程

1、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。

2、对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

3、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。

4、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。

5、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。

6、业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法：按照flume的流程：一个source ，三个channel， 三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

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