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hbase二进制数据，hbase 写入数据

IT技术数据

谁给介绍一下开源云计算平台OpenStack是一个开源云计算平台 ， 可用于创建公共、私有或混合云环境 。它由一系列相互关联的服务组成，包括计算、存储、网络、身份认证和映像服务等 。
abiCloud是开源云管理软件，可以创建管理资源并且可以按需扩展 。abiNtense是一个类似于Grid的架构，用来减少大量高性能计算的执行时间 。
biCloud属于开源的云计算平台 。Openstack是开源云计算平台（云操作系统），可以控制整个数据中心的大型计算、存储和网络资源池 。
Eucalyptus 是加利福尼亚大学（Santa Barbara）为进行云计算研究而开发的 。您可以从该大学的网站上下载它，或者通过 Eucalyptus Public Cloud 体验它，不过后者有一些限制 。
Heroku是一种提供Ruby语言服务的云计算应用平台，为开发者进行网络编程提供全新体验 。目前 ， 除了Ruby外 ， 该平台还支持Node.js、Clojure、Java、Python和Scala等语言 。
AbiCloud企业级开源云计算平台 Abiquo公司推出的一款开源的云计算平台——“abiCloud”，使公司能够以快速、简单和可扩展的方式创建和管理大型、复杂的IT基础设施(包括虚拟服务器，网络，应用，存储设备等等) 。
HBase写数据的异常问题以及优化1、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 。
2、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 。
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 。
hive的几种文件格式1、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用 。
2、第hive本身是不存储数据的 ， 不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的 。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据 。
3、FAILED： Execution Error ，  return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask 解决：当遇到这个问题时，可以肯定一点的是，文件的格式和建表时指定的存储格式是不一致的 。由此可以定位到问题出在哪里了 。
【hbase二进制数据，hbase 写入数据】4、(2)SEQUENCEFILE格式：将大量小文件压缩成一个SEQUENCEFILE文件 。(3)CombineFileInputFormat：在map和reduce处理之前组合小文件 。(4)HDFS Federation：HDFS联盟，使用多个namenode节点管理文件 。
5、数据分析：数据分析师和科学家可以使用 Hive 进行数据查询和分析 ， 执行复杂的数据挖掘和统计分析操作 。ETL 过程：Hive 可用于提取、转换和加载数据 ， 将数据从原始源格式转换为目标格式，以供后续分析和报告使用 。
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 。

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