hbase新增数据，hbase数据表

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hbase使用标准的sql进行操作

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。

首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。

对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。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。

1、检测这种类型的故障，需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。

2、修复思路同0之前一样，通过读取HDFS上Region目录下的.regioninfo文件得到Region信息，同时读取hbase：meta表中的Region信息，得到两者的差集，就是需要修复的Region信息。然后将需要修复的Region信息写入到hbase：meta中。

3、网络问题。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可。

4、ZooKeeper内存分配不足，尤其是大量数据导入的时候其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大节点失效timeout阈值过短经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。

5、该数据000是连接问题、权限问题。连接问题：确保HBase服务已经启动并正常运行。可以在命令行中输入“hbase shell”命令来进入HBase shell，然后输入“status”命令查看HBase的状态。权限问题：检查用户权限。

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

使用Java API插入数据可以使用Put 类的add()方法将数据插入到HBase。可以使用HTable类的put()方法保存。第1步：实例化配置类 Configuration类增加了 HBase 配置文件到它的对象。

因为Hbase本身就是使用Java语言编写的。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。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。

1、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

2、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

3、HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

4、数据存储层：这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。HDFS是一个分布式文件系统，适合存储大量非结构化数据。HBase是一个分布式列存储数据库，适合存储大量结构化数据。

5、管理用户对表的增、删、改、查操作：HMaster负责处理用户对HBase表的元数据操作，提供了一些基于元数据的接口，使用户可以与HBase进行交互。

6、除了以上组件外，Hadoop还包含其他组件，如HBase、ZooKeeper、Pig、Hive等。这些组件按服务对象和功能划分，可以满足不同需求。Hadoop是一个功能强大的框架，可用于处理大规模数据集。

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