如何在windows平台上用Eclipse调试运行HBase
1、：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。
2、用telnet命令检查端口，发现没有打开2181端口，在 阿里云服务器上添加新的规则，打开2181端口 即可。
3、重启eclipse，配置hadoop installation directory。如果安装插件成功，打开Window--Preferens，你会发现Hadoop Map/Reduce选项，在这个选项里你需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。
4、在win7下配置eclipse的hadoop环境： 配置插件 打开Windows-Open Perspective中的Map/Reduce，在此perspective下进行hadoop程序开发。
5、连接到hbase。建表。这个示例代码是建立三个column family分别为columncolunm2和column3 入数据。在上面建好的表实现将文件以byte[]形式存储到hdfs中。
hbase1.7.2master.info.port不起作用
是hbase-site.xml中关于ZooKeeper的配置写错了，逗号写成了.号，所以配置文件一定要细心。重新执行之后仍然报错 这是因为在hdfs中core-site.xml和hbase的hbase-site.xml配置的端口需要一致，而我配置得不一样。
这种架构开发、部署都是最简单的，一般适用于中小企业访问量并不是太多的情况下，各个系统服务一台机器就搞定了。系统之间的调用也是拿到对方的IP+PORT直接连接。
管理用户对表的增、删、改、查操作：HMaster负责处理用户对HBase表的元数据操作，提供了一些基于元数据的接口，使用户可以与HBase进行交互。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
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。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore
1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。
2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。
3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。
4、Region是HBase数据存储和管理的基本单位。 一个表中可以包含一个或多个Region。 每个Region只能被一个RS（RegionServer）提供服务，RS可以同时服务多个Region，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
5、HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。
哪个版本hbase对应hadoop2.5.2
1、，海量数据的实时检索可以考虑HBase，建议可以使用hadoop将数据构建成以查询key为键的数据集，然后将key， value集合写入Hbase表中，Hbase会自动以key为键进行索引，在数十亿甚至以上的级别下，查询key的value响应时间也估计再10毫秒内。
2、下载hbase的安装包，hbase和底层的hdoop有一定的关联适配关系，应可能下载相配套的版本，可以少走很多弯路，下载后传到预定为hbase master的主机上。
3、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的框架。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
4、开源大数据生态圈：Hadoop HDFS、， HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
关于hbase都有什么版本和hbase版本号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。