如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到
1、系统bug。在使用软件hbase写代码时，当代码写入成功却查不出来，是系统bug的问题，将代码重新运行即可。
2、首先，停止hbase集群。其次，删除zk中的hbase元数据信息，在配置单元hbaseMap表中插入数据，进入zk。最后，重启hbase，启动Phoenix可以显示。
3、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
4、两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。
5、查资料得知该错一般由于客户端获取hbase regionServer的Ip错误导致，查看zookeeper中的地址发现存的是localhost。
6、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。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。
HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。
HBase表的特性包括分布式、可扩展、稀疏、多版本和面向列。 分布式：HBase是一个分布式数据库，它可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上存储和管理大量数据。它可以通过添加更多的节点来扩展容量和提高性能。
HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
HBase支持的数据格式有哪些?
HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。
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。
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。
批量把文本文件数据导入到HBase
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。
利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。
https：//segmentfault.com/a/1190000011616473 Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。 二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。
HBase配置文件详解(一)
HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。
addSbtPlugin(com.eed3si9n % sbt-assembly % 0.10)配置assembly的参数 参数在项目根目录下新建assembly.sbt。
首先，我们可以根据HBase的业务特点，即读多写少还是写多读少来分配读写的比例：HBase 中的相关配置如下：该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。
conf目录。根据查询火山引擎官网显示，hbase配置文件的保存路径是其安装目录下的conf目录中，打开conf目录即可看到hbase的配置文件。
在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上。HBase不会自动同步。 可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步。 对于大部分配置，需要重启使之生效。 动态参数例外。
HBase熔断切换的简单示例如下：如果想要更深入地理解主备熔断切换的设计理念，那么，需要优先理解一下滚动窗口计数，以及阈值判断相关的一些内容。
sqoop命令,oracle导入到hdfs、hbase、hive
在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
连接到hive的默认数据库后会自动创建的。
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