importhbaseinto數(shù)據(jù)出了問題怎么辦？我用的是hbaseorg . Apache . Hadoop .hbase. MapReduce . importtsvdimporttsv . columnshbase _ row _ key。然后重新啟動(dòng)hbase錯(cuò)誤就會(huì)消失。

上圖是RegionServer 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)關(guān)系圖。如上所述，HBase使用MemStore和StoreFile來存儲(chǔ)對(duì)表的更新。數(shù)據(jù)更新時(shí)先寫HLog和MemStore。數(shù)據(jù) in MemStore已排序。當(dāng)MemStore累積到一定閾值時(shí)，會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的MemStore，舊的MemStore會(huì)被添加到Flush隊(duì)列中，由單獨(dú)的線程刷新到磁盤，成為StoreFile。

當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)意外時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致MemStore中的數(shù)據(jù) 丟失。此時(shí)使用HLog在檢查點(diǎn)后恢復(fù)數(shù)據(jù)。StoreFile是只讀的，一旦創(chuàng)建就不能修改。所以Hbase的更新實(shí)際上是一個(gè)增量操作。當(dāng)一個(gè)存儲(chǔ)中的StoreFile達(dá)到一定的閾值時(shí)，就會(huì)進(jìn)行合并操作，對(duì)同一個(gè)鍵的修改會(huì)合并在一起，形成一個(gè)大的Storefile。

1前言hbase是從hadoop中分離出來的apache頂級(jí)開源項(xiàng)目。因?yàn)樗胘ava實(shí)現(xiàn)了google的bigtable系統(tǒng)的大部分特性，所以在數(shù)據(jù)迅速增加的今天非常受歡迎。對(duì)于淘寶來說，隨著市場規(guī)模的擴(kuò)大，產(chǎn)品和技術(shù)的發(fā)展，業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)越來越大，海量數(shù)據(jù)的高效插入和閱讀變得越來越重要。因?yàn)樘詫殦碛谢蛟S是國內(nèi)最大的單個(gè)hadoop集群(天梯)，對(duì)hadoop系列產(chǎn)品有很深的了解，自然希望用hbase來做這么海量的數(shù)據(jù)讀寫服務(wù)。

2為什么要用hbase？2011年之前，淘寶所有的后臺(tái)持久化存儲(chǔ)基本都是在mysql上進(jìn)行的(不排除少量的Oracle/BDB/Tail/MongDB等。).mysql因?yàn)殚_源和良好的生態(tài)系統(tǒng)，有子數(shù)據(jù)庫、子表等多種解決方案，所以長期以來滿足了淘寶大量商家的需求。但是，由于業(yè)務(wù)的多元化發(fā)展，越來越多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的要求開始發(fā)生變化。

HBase是一個(gè)分布式、面向列的開源數(shù)據(jù) library，基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，在當(dāng)今蓬勃發(fā)展的NoSQL，被國內(nèi)外多家公司選用，應(yīng)用于現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的不同業(yè)務(wù)。h基本業(yè)務(wù)場景1。tag 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)tag 數(shù)據(jù)是稀疏矩陣的代表，描述了實(shí)體的各種屬性，主要用于智能推薦、商業(yè)智能或營銷引擎。2.車聯(lián)網(wǎng)的采集車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)利用車載設(shè)備采集車輛運(yùn)行過程中產(chǎn)生的物品數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳，并在平臺(tái)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析利用。

當(dāng)數(shù)據(jù) center遇到自然災(zāi)害和外部攻擊時(shí)，它必須確保這些信息不會(huì)丟失，并且從業(yè)務(wù)角度來看，RTO盡可能短，RPO盡可能為零。HBase基于底層HDFS作為存儲(chǔ)系統(tǒng)。HDFS實(shí)施三副本策略，按照一定的規(guī)則將副本放在不同的節(jié)點(diǎn)或機(jī)架上，具有很高的容災(zāi)能力。在工程實(shí)踐中，還產(chǎn)生了區(qū)域副本、主備集群、互備雙活等策略，盡可能地進(jìn)行災(zāi)難備份，保證高可用性。

5、HBase寫 數(shù)據(jù)的異常問題以及優(yōu)化

本文講的是如何診斷HBase寫入異常問題數(shù)據(jù)并優(yōu)化寫入性能。與讀取相比，HBase中寫入數(shù)據(jù)的過程相當(dāng)簡單:數(shù)據(jù)先寫入HLog，再寫入對(duì)應(yīng)的緩存Memstore。當(dāng)數(shù)據(jù)在Memstore中的大小達(dá)到一定的閾值(128M)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將數(shù)據(jù)異步寫入Memstore。HBase 數(shù)據(jù)寫作通常會(huì)遇到兩種問題，一種是寫作表現(xiàn)差，一種是數(shù)據(jù)根本不會(huì)寫。

WAL需要同步寫嗎？優(yōu)化原理:數(shù)據(jù)寫過程可以理解為一個(gè)順序?qū)慦AL 一個(gè)寫緩存。通常寫緩存的延遲很低，所以寫性能只能從WAL來提升。一方面，WAL機(jī)制是為了保證數(shù)據(jù)即使寫入緩存也能恢復(fù)；另一方面，它用于集群之間的異步復(fù)制。默認(rèn)的WAL機(jī)制是打開的，WAL是使用同步機(jī)制編寫的。

1。對(duì)表進(jìn)行預(yù)分區(qū)(即在建表時(shí)指定區(qū)域數(shù)和拆分邊界)；2.拿hbase的配置來說。例如，在使用默認(rèn)拆分策略的情況下，對(duì)于16個(gè)預(yù)分區(qū)區(qū)域，單個(gè)Resion容量將在達(dá)到min(32，50)時(shí)拆分，即32 50GB。

I usedhbaseorg . Apache . Hadoop .hbase. MapReduce . importtsvdimporttsv . columnshbase _ row _ key，ratings.dat: userid，ratings.dat: movieid，Ratings.dat: ratings，ratings . dat:timedimporttsv . separator::movie/movie/ratings . dat命令。

由于HBase的操作比較粗糙，有時(shí)會(huì)在Hadoop中直接刪除hbase對(duì)應(yīng)的表，導(dǎo)致條目仍然被記錄在。META。，但在實(shí)際存儲(chǔ)空間中找不到。這會(huì)導(dǎo)致HBase的日志出錯(cuò)，說找不到xxx表，日志增長很快。解決方法是刪除。META。事實(shí)證明。META。和ROOT其實(shí)是hbase的兩個(gè)特殊表，也就是說我們可以掃描刪除。

每個(gè)表將分別對(duì)應(yīng)三行記錄。2 .刪除相應(yīng)的行，刪除. META。表項(xiàng)與刪除表中的行相同，回車:刪除。meta，，行，列刪除和添加三個(gè)參數(shù)，即表，行和列(如a:b)刪除相應(yīng)的行。然后重新啟動(dòng)hbase錯(cuò)誤就會(huì)消失。