hbase表少了一个字段的数据
1、文件指定错误。请参考以下步骤。在创建HbaseIndexer时我们配置文件指定了read-row=never。修改为read-row=dynamic，再次测试，发现不会丢失字段。
2、发现有张HBase表丢失了一半数据，然后在HBase Master UI上发现Region的数量少了一半，但是随后进入HDFS目录中查看，其实Region数据是存在的，那么原因就确定了，是META表中数据丢失，想要恢复数据，需要对META表进行数据修复。
3、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。
4、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。
hbase中的数据以什么形式存储
由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。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。
HBase是一个高可扩展性的列式数据库，它是基于Google的Bigtable论文开发的。在HBase中，数据是以列族的形式进行存储的，而不是行。每个列族可以包含多个列，这些列在物理存储上是聚集在一起的。
HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。
HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。
在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。
因为hbase是以文件的形式存储数据，最大文件句柄数影响着hbase的并发量。
hbase通过什么快速判断用户数据不存在
1、hbase通过BloomFiter快速判断用户数据不存在。根据查询相关公开信息显示，布隆过滤器BloomFilter精确判断数据不存在，如果判断数据存在可能有误差用来优化一些随机读取的场景。
2、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。
3、famliy 存在性校验 ：再经过一次筛选，判断是否有获取到的 family 是否是即将导入 HBase 表中的 family。3 groupOrSplitPhase 阶段 这个阶段判断 hfile 判断应该写到表的哪个 region，如果跨 region 了，需要进行 split。
4、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。
5、虽然HBase本身不支持SQL，但是可以通过一些工具或框架（如Phoenix，Presto等）在HBase上执行类SQL查询。例如，Phoenix是一个HBase上的SQL skin，它允许你使用SQL语法进行查询，同时底层数据仍然存储在HBase中。
6、根据文件名来判断是否是 reference 文件：执行 Region Split 过程不涉及数据的移动，所以可以很快完成。
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