hbase选择题，hbase笔试题

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HBase中rowkey设计有哪些注意点

1、rowkey：行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。

2、设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

3、行键(RowKey)的设计首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。

4、那必须先定位ip，如果定位协议的话，必须先定位ip和端口。综上所述，我们的rowkey设计为ip+timestamp+port+prot 设计搞定之后，我们再考虑查询的问题。

使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

在HBase中一个row对应的相同的列只会有一行。

添加JAR包右击Propertie在弹出的快捷菜单中选择Java Build Path对话框，在该对话框中单击Libraries选项卡，在该选项卡下单击 Add External JARs按钮，定位到$HBASE/lib目录下，并选取如下JAR包。

在分布式模式下，Hadoop版本必须和HBase下的版本一致。你可以用你运行的分布式Hadoop版本jar文件替换HBase lib目录下的Hadoop jar文件，以避免版本不匹配问题。确认替换了集群中所有HBase下的jar文件。

关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

交通方面：船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。

HBase和Accumulo的优势在于它们与HDFS和MapReduce、Spark等大数据处理工具的深度集成，不仅提供了高效的数据存储，还提供了强大的计算能力，这是HBase在大数据场景中大放异彩的关键因素。

尽量少的有数据修改。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

在hbase中，数据是按照列进行存储的，这意味着在读取数据时只需要读取需要的列，而不是整行数据。同时，hbase还支持高效的随机读写操作，这使得它在实时数据处理场景中非常有用。再者，hbase还支持高效的数据压缩和加密。

Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

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。

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