包含hbase表插入速度太慢的词条

HBase写数据的异常问题以及优化

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、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

3、出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000，单位是毫秒，也即1min。

hadoop分布式计算中,使用Hive查询Hbase数据慢的问题

1、这个机制不一样。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。

2、properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

3、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。

4、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。

5、ImmutableBytesWritable.class， Result.class)； 在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。

如果hbase表有某个列族有40个字段,怎么能提高写的速度

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、BloomFilter是一个列族级别的配置属性，如果在表中设置了BloomFilter，那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据，称其为MetaBlock；MetaBlock与DataBlock（真实的KeyValue数据）一起由LRU BlockCache维护。

3、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。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。

4、MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。

5、后续应该可以做个测试来验证一下。 当前日志的文件，在写满一个块之前，都显示的是0字节，但实际上可能已经有数据，只是显示的问题而已。

6、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

hive读取hbase速度很慢怎么解决

1、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。

2、./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

3、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

4、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。

5、ImmutableBytesWritable.class， Result.class)；在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。转载，仅供参考。

6、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

hive关联hbase建一张外部表,报如下错,求大神指教?

1、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。

2、INFO org.apache.hadoop.hbase.master.ServerManager： Waiting on regionserver(s) to checkin 然后我进到 hive里面 也是可以执行查看语句 但是不能创建表。状态就是 只能读不能写。

3、可以再/hive/bin目录下输入 hive -hiveconf hive.root.logger=debug，console 然后再输入你报错的hql语句，会有更详细的错误提示，这个调试模式很管用的，希望能帮上。

4、通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

5、tplproperties属性参考 （1）comment：可以用来定义表的描述信息。（2）hbase.table.name：hive通过 storage handler（暂放）将hive与各种工具联系起来，这是是使用hive接入hbase时，设置的属性（暂放）。

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