转载必须注明出处: http://www.codelast.com/ 遇到一例无法向HBase插入数据的问题,发现问题所在之后觉得超级雷人,特记录下来。 【1】 在写程序之前,先通过 hbase shell 来创建一张数据表: create 'test', {NAME = 'f', COMPRESSION = 'NONE', VERSIONS
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遇到一例无法向HBase插入数据的问题,发现问题所在之后觉得超级雷人,特记录下来。
【1】在写程序之前,先通过 hbase shell 来创建一张数据表:
create 'test', {NAME => 'f', COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '1', TTL => '5184000', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
这样,就创建了一张名为“test”的HBase表,其column family为“f”。
【2】写Java代码,用于向HBase表插入一条记录。代码如下:
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.log4j.Logger; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class HBasePutTest { private static Logger LOGGER = Logger.getLogger(HBasePutTest.class); private static List<put> list = new ArrayList<put>(); private static HTable tableTest = initHTableTest(); public static HTable initHTableTest() { HTable table = null; try { table = new HTable(new HBaseConfiguration(), "test"); } catch (IOException e) { LOGGER.error(e.toString()); } return table; } public static void main(String[] args) { Put put = new Put(Bytes.toBytes("abc")); put.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("q"), 13399L, Bytes.toBytes("123")); list.add(put); try { tableTest.put(list); LOGGER.info("Successfully put 1 record into HBase."); } catch (Exception e) { LOGGER.error(e.toString()); } finally { list.clear(); } } } </put></put>
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上面的代码,向HBase的“test”表插入了一条记录,row key为“abc”,value为“123”,column family为“f”,qualifier为“q”(即,column为“f:q”),记录的timestamp为13399(随便写的一个值)。
【3】代码看上去没有什么问题,因此,我们执行它,然后回到 hbase shell,查看一下记录是否被成功地插入了名为“test”的HBase表中:
get 'test', 'abc'
这表示从“test”表中取出row key为“abc”的所有记录。
结果竟然是:一条也没有。为什么?
【4】分析问题。在经过试验之后,发现将Java代码中,要插入记录的timestamp设置为当前时间,是可以成功向HBase插入记录的,于是终于发现,原来是:创建HBase表的时候,设置的那个TTL值,使得timestamp为13399的这条记录,就算是一插入了HBase表,也会被马上删除,所以用 hbase shell 根本看不到。
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所以,调试时千万要注意测试环境中的陷阱。
原文地址:[原创]无法向HBase表插入数据的一个问题, 感谢原作者分享。

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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