hbase写入吞吐量，hbase写入性能测试

hive与hbase区别

Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

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。

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 。

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。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与hive都是单独安装的。

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、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。

2、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。

3、我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

4、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

5、（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

6、实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。 提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档(如 https：//)。

HBase写数据的异常问题以及优化

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。

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。

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。

逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址，或者是网络掩码设置错误等。

）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。

而HBase的优化核心就是重新设计的存储引擎，使得HBase可以对数据本身进行查询速度的优化。0延迟高 构建在Hadoop之上的数仓引擎，除了效率低的缺点之外，还面临着高延迟的挑战。高延迟主要体现在以下几个方面。

Hbase扩容原理

1、Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求。

2、Hbase的原型是google的BigTable论文，受到该论文思想的启发，目前作为hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。

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、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

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

1、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。

2、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。

3、每个Region的每个列族会对应一个MemStore，假设HBase表都有一个列族，那么每个Region只包含一个MemStore。一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

六、HBase写入流程

(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

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。

当 RegionServer crash 或者目录达到一定大小，会开启 replay 模式，类似 MySQL 的 binlog。 /hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

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。

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