hbase命令讲解，hbase命令行操作

hbase命令行方式插入一条数据到某个表中使用什么命令

1、其中 row1 为行键(即Row Key)； column family：column name 为列族名和列名； value 为插入列的值。

2、[hadoop@master ~]$ hbase0.90.5/bin/start-hbase.sh 执行完命令后，验证hbase是否启动正常，可以在浏览器中输入：http：//1916188：60010/master.jsp 出现以下页面可表示hbase安装配置成功。

3、Hive中可以通过hive-hbase-handler建立指向HBase表的外部表，通过在Hive中往该外部 表insert数据，即可完成向HBase中插入数据。你可以搜索lxw的大数据田地 hive hbase整合，里面有文章介绍Hive和HBase的整合。

Hbase表映射到phoenix

1、使用hive-hbase-handler，通过在Hive中建立外部表可以映射到HBase中的表，然后在Hive中往外部表中INSERT数据，即可完成对HBase表的数据插入。你可以搜索lxw的大数据田地查看Hive与HBase整合的相关文章。

2、找个键盘记忆助手吧，打开然后你把电脑锁定 记得锁定不是关机。

3、要么hbase缺少phoenix的jar包，要么hbase没有加载phoenix的jar包，需要重启 phoenix操作hbase 类型转换问题 用Phoenix 映射HBASE的表的时候，用了一个HBASE的计数器。

4、先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

5、正常是会的 不过我的一个功能用到了hbase的replication功能，一直没有生效，还在排查到底是哪里出问题。

hbase可以list但创建表报错

hbase shell不能创建表的原因分析。现象：前一段时间 安装了Hbase hbase shell 进去之后 list status 命令都能够正常运行。

可能是版本信息的问题，hadoop和hbase是有版本搭配限制的。可能是某个节点的启动信息有问题。确定在hbase安装的时候，hadoop是可以安装、运行wordcount等。再试下看。

hbase shell 进去之后 list status 命令都能够正常运行。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。 二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

你执行hbase客户端机器，zookeeper配置不太对导致的，从机器登录并执行命令。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

2、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。

3、应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。

4、Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。

5、hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

6、Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

hbase命令中哪个性能最差

1、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。

2、hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。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。

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

4、Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就只是表的定义等，即表的元数据。

5、访问接口： Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据。 HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用。

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