# 使用 HBase 实现 Facebook 级别的实时写入:每秒 60 万条数据的挑战
随着大数据时代的到来,实时数据写入和处理的重要性愈加凸显。Facebook 为了满足用户的需求,构建了一个可以在每秒写入 60 万条数据的 HBase 系统。本文将介绍 HBase 的架构及如何实现如此高的写入性能,并提供相应的代码示例和类图。
## HBase 简介
HBase 是一个分布式、可扩展的            
                
         
            
            
            
            要点:Facebook 统一消息系统(邮件、短信、聊天、消息等); 用 HBase 作为后端存储设施,每个用户数据存储在 HBase 的单独一行里,每个实体(文件夹、主题、消息等等)都存储在自己的HBase列中; 涉及 HayStack 图片处理基础设施; 使用 Apache Lucene 维护反向索引列表; 镜像了大约 10% 用户的实时聊天和收件箱中的信息到测试集群中,并通过 dark lau            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-10 19:48:48
                            
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            首先描述一下现象 最近对HDFS底层做了许多优化,包括硬件压缩卡,内存盘及SSD。 在出测试报告时发现老问题,HBase写入速度不稳定,这个大家都习以为常了吧,就是压测时,只要row size稍小一点,不管你怎么压,HBase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了?还有些人怀疑是不是GC拖累了? 总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛,大家也就乱猜呗。 下面我仔细来分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-06 13:08:57
                            
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            笔者尝试各种方法写入HBase,其中使用线程池方式写入数据最为快速。测试环境:hbase 1.2.4, hadoop 2.7 , 单条数据大小1kb,7台服务器24核48g内存千兆网卡,测试1000w数据写入 测试结果能达到百万级每秒写入速度。下面上代码。pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xml            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    性能测试小结: 
测试环境: 
机器:1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper 
配置:8 core超到16 /24G内存,region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB 
系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近spark跑的很慢,主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间,最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500),所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文章和资料,我觉得值得记录一下。中间废话略多,不爱看直接跳文章最后一句。网上HBASE/Hadoop调优的文章非常多,这里列一些我觉得值得留作reference的:应用层:hbase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇文章主要介绍了HBase读性能优化的基本套路,本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能。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。HBase数据写入通常会遇到两类问题,一类是写性能较            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hbase 每秒写入千条数据,每天6000万数据实现指南
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用Hbase实现每秒写入千条数据,并每天处理6000万条数据的方法。我将逐步解释整个过程,并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概览
以下是整个过程的流程图:
```mermaid
graph TD
A[准备工作] --> B[创建Hbase表]
B --> C[配置Hbase客户端]
C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Hbase性能测试一、涉及调优参数1、表的设计1.1、Pre-Creating Regions默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.缩减索引字段es中只保留必要字段,缩减字段能有效缩减文档大小,提高写入速度。2.合理设置分片数和副本数7.*默认1个分片1和副本。Elasticsearch官方建议一个分片的大小应该在20到40 GB左右,分片个数建议 >= 集群节点的个数,但是当索引较小时(写入性能需求 > 搜索性能需求时),可以使用1个分片,过多的分片也会影响写入性能。分片大小对于搜索查询非常重要。一方面, 如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            flink 关联 hbase 表非主键关联 Hbase 表非主键的功能,是我们一直都在做的事情,只是实现的方式不同。在 Flink 1.10 版本的时候,SQL 关联 Hbase,都是在 SqlSubmit 程序启动的时候,基于配置文件生成 UDF 并注册成临时函数,直到 Flink 官方的 Hbase connector 支持 Lookup join,使用 lookup join 替换 udf            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、测试目的验证 AngusTester 在 HTTP 协议基准测试(最小延迟小于1毫秒)时的性能表现。演示 AngusTester 图形化界面(GUI)测试的一般步骤。命令行(CLI)方式测试过程和结果请查看:AngusTester 和 JMeter HTTP 基准测试结果比较二、测试环境为了测试准确性,本次测试使用 Nginx 作为 Http 服务器,并将测试机和 Nginx 服务器分开部署。            
                
                    
                        
                                                                            
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            <br />Facebook开发了一种叫做Social Inbox的系统,用过程中发现,由于Cassan            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        翻译
                                                                                    
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            Facebook每日遭黑客攻击60万次
10月31日消息,据美国媒体报道消息,Facebook每日有超过50万次黑客登陆,企图窃取用户短信息、图片以及个人信息等。 
科技数码编辑Emma Barnett宣称,Facebook每日有大约60万次“密码破解登陆”。安全专家表示情况堪忧,督促用户加强密码保护,谨慎对待Facebook上的好友邀请。 
杀毒软件公司Sophos            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文作者:吴炳锡
 
一、需求
一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。
二、实现再分析
对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL每秒57万的写入,带你飞~            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # HBase实时写入快吗
## 介绍
HBase是一款开源的分布式列式数据库,具有高可靠性、高性能和高扩展性的特点。它被广泛应用于大数据领域,特别适用于需要实时写入和查询的场景。那么,HBase的实时写入速度到底有多快呢?下面我们将对此进行详细探讨,并给出相关的代码示例。
## HBase实时写入的原理
在HBase中,数据是按照表的行键进行物理存储的。当写入数据时,HBase会将数据按            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、需求一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使用。二、实现再分析对于单表20亿, 在MySQL运维,说真的这块目前涉及得比较少,也基本没什么经验,但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下,可以维持在10万-15万行写入。 但很多时间我们接受的项目还是数据超过内存的。 这里使用XeLabs TokuDB做一个测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、需求一个朋友接到一个需求,从大数据平台收到一个数据写入在20亿+,需要快速地加载到MySQL中,供第二天业务展示使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-07-21 17:19:04
                            
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                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-09 14:34:31
                            
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