本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能 。
为什么hbase没有更新操作hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件 ， 更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事 。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询 。
该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作 。HBase集群处于安全模式，无法进行split操作 。split表中存在数据 ， 无法进行split操作 。
。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 。
由于HBase位于Hadoop框架之上 ， 因此可以使用HadoopMapRece来快速、高效地生成索引表 。数据维护 。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在 。
Hbase的所有操作均是基于rowkey的 。支持CRUD（Create、Read、Update和Delete）和 Scan操作 。包括单行操作Put 、Get、Scan 。多行操作包括Scan和MultiPut 。但没有内置join操作，可使用MapReduce解决 。
Hbase读写原理Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据 。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据 。
为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜 。
Hbase数据是按列存储-每一列单独存放 。列存储的优点是数据即是索引 。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理 。基于Hbase数据类型一致性 ， 可以实现数据库的高效压缩 。
使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信 。
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 。
先内存中对HFile的root index进行二分查找 。
关于HBase新功能MOBs和hbase_manages_zk的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
推荐阅读
- tp路由器怎么设置隐身，tplink路由器怎么设置隐藏wifi
- php中数据库图片路径 php中数据库图片路径是什么
- 家用电脑装显卡怎么样选，家用电脑配置什么显卡
- 大学生应该如何对d待新媒体，“新媒体时代大学生应该如何规范自己的网络行为”
- oracle删除表内容，oracle 删除表内容
- c语言创建链表的函数 c语言创建链表每一步详解
- js中存储session知识点，js怎么使用session存储
- erp系统管理员月薪，erp系统管理员 月薪
- 跨境电商如何卖进口商品，跨境电商进口怎么做