hbase使用出的错,求帮助1、听你说的应该是连接数据库超时了 ， 就是你导入的数据太大 ， 程序还没处理完数据库连接就已经超时了，所以程序就停了，你可以把数据库连接时间调大点 。
2、删除超大图片，动感图片，特效图片，超高图片，等会重新试一下 。切换浏览器，看是不是版本过低，或不兼容，切换到兼容模式再试一下 。
3、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 。
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 。
这是在idea上写的查询hbase的方法，分别用Bytes.toInt和Byts.toString尝试读取hbase上的数据 。这是一部分结果，可以看到通过Bytes.toInt读取的int类型Byte数组，是可以正确显示，而通过Bytes.toString方式尝试读取则乱码 。
如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为：系统bug，使用软件hbase写代码时，当代码写入成功却查不出来，是系统bug的问题，将代码重新运行即可，HBase是一个分布式的 。
数据丢失在，rowkey相同，我看你的程序用的是random ，这种情况下很容易出现rowkey相同的 。
TableNotEnabledException，导致无法启用表 。上网查询得知是由于中断操作导致zookeeper中记录的表状态不一致导致 。通过以下方法解决 。
原始采集数据采用HBase进行存储 。实时采集数据流量很大，在入库的时候，有时候会发生阻塞 。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 。
非关系型数据库也得要学习，比如： Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak 、Membase、Neo4i和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等 。
hbase没人用1、Hbase适用于存储不太复杂但数据很大的数据 。列如商城系统中：用户，商品 ， 订单，店铺，卖家，这些数据关系复杂不适合用Hbase 。这里面订单数据量很大，而且要频繁拿出来计算 ， 可以考虑只将订单这项存入Hbase 。
2、如果数据量较小，使用HBase可能会增加系统的复杂性和成本，不如使用传统的关系型数据库或其他轻量级的NoSQL数据库 。
3、数据类型 ， HBase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理 ， 它只保存字符串 。而关系数据库有丰富的类型和存储方式 。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据 。
如何加快hbase读取数据的效率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 。
Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率 。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 。
RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询 。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并 。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢 。
HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长，达到几十上百台的规模 。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成 ， 且性能不随数据量的增长而 下降 。
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