hbase 写入数据-hbase添加数据到表(5-16-94)

更新时间：2024-07-03 分类：HBase 浏览量：2

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1、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

3、对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。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。

1、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。

2、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。

3、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。

1、命令：disable tableName --disable表。注：修改表结构时，必须要先disable表。

2、其中 row1 为行键（即Row Key）； column family：column name 为列族名和列名； value 为插入列的值。

3、使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。例如，插入一条学生信息，行键为001，列族为info，列为name，值为Tom。查询数据使用Get命令可以从表中查询数据，需要指定行键、列族和列。

很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

key=value 来设定。对于 SQLContext，唯一可用的方言是 “sql”，它是 Spark SQL 提供的一个简单的 SQL 解析器。在 HiveContext 中，虽然也支持”sql”，但默认的方言是 “hiveql”，这是因为 HiveQL 解析器更完整。

Iceberg官网定义：Iceberg是一个通用的表格式（数据组织格式），提供高性能的读写和元数据管理功能。 Iceberg 的 ACID 能力可以简化整个流水线的设计，传统 Hive/Spark 在修正数据时需要将数据读取出来，修改后再写入，有极大的修正成本。

Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。