hbase表少了一个字段的数据
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。
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。
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。
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。
在Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
)HFile由DataBlock、Meta信息(Index、BloomFilter)、Info等信息组成。 2)整个DataBlock由一个或者多个KeyValue组成。 3)在文件内按照Key排序。 这里只介绍V2版本的，HFileV1的数据格式在0.92版本升级到V2版本。
如何用MapReduce程序操作hbase
1、BulkLoad操作过程涉及到的用户： 第一步，通过MapReduce任务生成HFile。假设这个过程使用的HDFS账号为：u_mapreduce. 第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。
2、MapReduce怎样读取本地目录的档案 1 使用Java编写 MapReduce 程式时，如何向map、reduce函式传递引数。 2 使用Streaming编写MapReduce程式(C/C++， Shell， Python)时，如何向map、reduce指令码传递引数。
3、MapReduce和HBase的结合可以实现大规模数据的批量处理和实时查询。通过将数据存储在HBase中，可以快速地获取数据并进行并行处理。
4、RESTGateway，支持REST风格的HttpAPI访问HBase，解除了语言限制。Pig，可以使用PigLatin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduceJob来处理HBase表数据，适合做数据统计。
5、当然我们可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。若处理不当，则可能使得MapReduce的job运行时的吞吐量很小。
有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...
1、。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。
2、hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 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 。
3、Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。
hbase创建表源码分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase创建表空间、hbase创建表源码分析的信息别忘了在本站进行查找喔。