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hbase多线程put，hbase的put用法

IT技术hbase

Hbase读写原理1、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 。
2、Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作 。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用 。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库 。
3、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 。
4、先内存中对HFile的root index进行二分查找 。
【hbase多线程put，hbase的put用法】5、因为是存储在hdfs上），利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群 。从Hadoop生态来说 ， Hbase是基于hdfs构建的分布式存储框架 ， 但是Hbase在hdfs上实现随机的读、写、改，解决了hdfs不支持的东西 。
6、MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator 。创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0 。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整 。
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、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 。
3、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 。
4、逻辑故障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 。
一文详解HBase资源隔离相关的解决方案Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层 ， 完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动 。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集 。
项目实战训练 。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练 。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对 。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关 。项目难度越大、项目越多学习的时间越长 。
比如，如果你使用了Greeplum数据库，那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案 。
还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿 。
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