本篇文章给大家谈谈hbase常见问题，以及hbase详解对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、HBase中rowkey设计有哪些注意点
- 2、目前常见的大数据存储方式有哪些?
- 3、大数据如何入门
- 4、Hadoop常见问题解答
- 5、hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中
- 6、六、HBase写入流程
HBase中rowkey设计有哪些注意点
rowkey：行键 设计的三个原则 之一 必须在设计上保证其之一性。
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。
行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。
设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)Column Family 列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。
综上所述，我们的rowkey设计为ip+timestamp+port+prot 设计搞定之后，我们再考虑查询的问题。我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。
目前常见的大数据存储方式有哪些?
大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。
HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
在云端进行数据信息的操作处理主要可通过差异化存储、分散存储、分离存储方式来实现数据的存储安全。
大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。
首先，让我们看看数据存储的三种主要模式： 行式存储（OLTP），如同积木般按行堆积，适用于频繁的写入操作，如关系型数据库。
大数据如何入门
需要了解大数据的基本概念、特点和应用领域。这可以通过阅读相关书籍、大数据视频、参加线下培训来学习。同时，关注行业动态和技术发展趋势，有助于你更好地把握学习方向。
入门基础：建立坚实的知识体系。学习统计学、数学、计算机科学等相关领域的基础知识。统计学和数学为数据分析提供了理论基础和思维方法，而计算机科学则有助于掌握数据处理和分析的工具和技术。 实践技能：积累项目经验。
要入门大数据，首先需要学习编程和数据分析。编程是大数据领域的基础，可以选择学习Python或者Java等编程语言。数据分析是大数据处理的核心技能，可以学习统计学、机器学习和数据挖掘等相关知识。
大数据开发是一个热门的技术领域，也是未来的发展方向。虽然听起来有些高大上，但其实也并不是那么难。本文将为零基础的读者介绍大数据开发的学习路径和技能要求，帮助大家快速入门。
Hadoop常见问题解答
1、网络连接问题：检查网络连接是否正常，确保在集群节点之间可以相互通信。 防火墙问题：如果目标节点上有防火墙，确保相应端口已经打开以允许连接。 配置问题：检查Ambari配置、Hadoop配置以及节点主机名等是否正确。
2、问题 分块存放在datanode上 问题inputformat是在datanode上，确切的说是在tasktracker中。
3、） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必重启整个系统，只须重启这个节点，它会自动连入整个集群。
4、配置hadoop 这次我配置的hadoop的版本是hadoop-2 。配置一点几的版本基本上都差不多。
hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中
value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。
区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。
Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。
六、HBase写入流程
1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。
2、对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
3、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。
4、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。
5、业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法：按照flume的流程：一个source ，三个channel， 三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。
关于hbase常见问题和hbase详解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。
