hbase导出数据内存不足
1、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。
2、高可靠性 HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。
3、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。
4、其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。
5、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。
6、导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。
Hbase读写原理
1、HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。
2、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。
3、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
HBase存储架构
1、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。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
2、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。
3、而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。
4、在面向行的存储方式中，每个用户的所有信息都会存储在一起。但在HBase中，所有的基本信息（如姓名）会存储在一起，所有的联系信息（如电子邮件）也会存储在一起。这种面向列的存储方式对于许多大数据应用非常有利。
程序中的Hive具体是干什么用的呢?
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
在实际应用中，Hive常常被用于数据仓库和数据挖掘等场景。例如，一家公司可能需要分析大量的用户数据来了解用户的行为习惯，以便更好的制定营销策略。在这种情况下，Hive就可以用来存储和处理这些数据，然后通过HQL进行查询和分析。
hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。
常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。Hive让开发人员能够轻松地处理和分析大数据集，使用Hive可以在不了解MapReduce细节的情况下，开发基Hadoop的大规模数据处理应用程序。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。
HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有计算机背景的数据分析人员。
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