HBase写数据的异常问题以及优化
1、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。
2、出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000，单位是毫秒，也即1min。
3、）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。
4、逻辑故障 逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误，就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。
5、用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。
6、TT在预发过程中我们分别因为Meta表损坏以及split方面的bug曾经丢失过数据，因此也单独写了meta表恢复工具，确保今后不发生类 似问题(hbase-0.90.5以后的版本都增加了类似工具)。
ES大数据量下的查询优化
1、优化2：补充检索内容 在销售机会查找的业务场景下，用户经常使用产品词、品牌词等进行搜索。为此，我们首先引入了商标数据，补充检索内容。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、一个搜索请求过来，会分别从各各分片去查询，最后将查询到的数据合并返回给用户。
4、一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打，比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器，这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能。
5、性能好。 Query操作恰恰相反，会计算相关性算分，并且按照结果进行排序，无法缓存结果，性能不好。 故，在某些不需要相关性算分的查询场景，尽量使用FilterContext优化查询性能。
数据库的多表大数据查询应如何优化?
1、缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。
2、但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。尽量少排序 排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
3、张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。
4、实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。
5、数据表百万级的数据量，其实还是不是很大的，建立合理的索引就可以解决了。
6、Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。
如何加快hbase读取数据的效率
1、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
2、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。
3、Base中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。HBase是如何做到的哪？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。
4、例如，如果你需要分析用户的年龄分布，你只需要读取“年龄”这一列的数据，而不是每个用户的所有信息。这大大提高了读取效率，降低了I/O成本。
5、对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。 对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
大数据治理平台——维度管理
苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。
因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。
IT运维从传统走向智慧，首先要经历数字化运维阶段，搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础，也是推进运维数智化转型的第一步。
谈到数据治理，很多企业经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的一个综合体。没有数据治理实践经验的，一定会认为数据治理好“高大上”！又是战略、又是标准、又是文化。
· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。
基本上也只有一些政府单位和极少数的企业使用这种方式获得了数据治理的成功。 02***技术推动法*** 有敏感的朋友已经察觉出来了，这里叫“技术推动法”，而不是技术引领啥的。 其实这种方法是绝大多数企业采用的数据治理方法。
淘宝为什么使用HBase及如何优化的
1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。
2、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。
3、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。
4、这个长尾关键词通常使用在SEO行业和网站优化。在优化标题关键词的过程中，我们可以学会利用长尾关键词优化，有效的避免竞争过大，范围太广泛的热门关键词，从而提高店铺的转化率。比如我们的宝贝为男士短袖衬衫。
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