hbase时间范围查询-hbase能实时响应请求吗(2-1-31)

HBase本文目录一览：

• 1、hbase每次处理数据都要实时的调用数据吗
• 2、hbase的scanner.next很慢
• 3、hbase中regionserver没有请求
• 4、Hadoop适用于实时数据库吗?
• 5、向hbase中导入数据出错怎么办
• 6、region下所有的hfile默认存放

hbase每次处理数据都要实时的调用数据吗

hbase每次处理数据不需要实时的调用数据。

首先访问Zookeeper，获取-ROOT表的位置信息，然后访问-ROOT表，获得.MATA.表的信息，接着访问.MATA.表，找到所需的Region具体位于哪个服务器，最后才找到该Region服务器读取数据。

在新版本中这个值是Min（R^2*hbase.hregion.memStore.flush.size（128M），hbase.hregion.max.filesize），R是当前RegionServer中属于该Table的Region个数。分region是按照RowKey切分的。

hbase的scanner.next很慢

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。

sc.nextDouble（）；等待输入一个double类型的数值。Scanner中有好多个方法，nextInt（）是输入整型用的，next（）是输入字符串型用的，还有nextLong（）、nextDouble（）、nextByte（）、nextShort（）。

如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

浏览每一行 通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next（）来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner（Scan）来返回一个ResultScanner对象。

scan 并没有设计为一次 RPC 请求，因为一次 scan 操作的扫描结果可能数据量非常大。HBase 会根据设置条件将一次大的 scan 拆分为多个 RPC 请求，每个 RPC 请求称为一次 next 请求，每次只返回规定数量的结果。

hbase中regionserver没有请求

1、检查一下HADOOP集群是否正常，DATANODE是否正常。具体问题可根据日期进行排查。HRegionServer是HBase中最主要的组件，负责table数据的实际读写，管理Region。

2、在该节点GC完毕，恢复正常，请求Zookeeper重新将该节点加入集群。 然后超过timeout阈值，导致WAL无法被找到，恢复失败。 同理，直至所有节点都被Zookeeper标记为异常节点，导致整个集群的region server都无法工作。

3、继昨天解决Kafka的位移问题后，今天又发现一个hbase的region server无法重新启动的问题。这个server本身是有问题的，目前问题还未查。但是再重启的时候，会报三组错。

4、生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业，其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile。HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region。

5、三，Region管理 对于大的HBase集群来说，Region的数量可能会多达十万级别，甚至更多，这样规模的Region状态管理交给ZooKeeper来做也是一个非常nice的选择。

Hadoop适用于实时数据库吗?

hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级。

Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。

Hadoop集群的扩展性是其一大特点，Hadoop可以扩展至数千个节点，对数据持续增长，数据量特别巨大的需求很合适。 Hadoop的成本是其另一大优势，由于Hadoop是开源项目，而且不仅从软件上节约成本，硬件上的要求也不高。

对于处理这种100M量级数据的计算任务，把这个100M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写个计算程序就能完成计算。

没有，hadoop不擅长实时在线处理，推荐storm 在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。

数据可视化分析软件（OurwayBI）OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境（runtime），它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。

向hbase中导入数据出错怎么办

分配给jvm的虚拟机内存空间不够了。如果数据很多，你需要中间提交，比如每800条数据提交一次。

检测这种类型的故障，需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。

数据表不存在：确保要导出的数据表存在，可以通过HBaseShell或其他管理工具验证表的存在性。权限问题：确保具有足够的权限执行数据导出操作，需要相应的读取数据表的权限。

可回头一想这可是写请求啊，怎么会有这么大的请求延迟！和业务方沟通之后确认该表主要存储语料库文档信息，都是平均100K左右的数据，是不是已经猜到了结果，没错，就是因为这个业务KeyValue太大导致。

网络问题。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可。

region下所有的hfile默认存放

/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

每一个hfile当达到一定大小的时候就会拆分成两个hfile所以一个store目录中会包含多个hfile。

依次加载各部分的HFileBlock（load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储）：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。

即HFile和region不在同一个DataNode。这种情况会在major compaction 之后得到解决。