1.引言 上篇文章《HBase1.x读缓存BlockCache详解(一)》主要讲解了HBase块缓存的机制和三种策略，我们生产环境当前用的版本是HBase1.2.5，它默认的读缓存策略是LruBlockCache，下面我就结合HBase1.2.5源码深入剖析LruBlockCache的实现。2.BlockCache初始化 当每个HRegionserver线程通过函数run()启动时,调用函数han
缓存（BlockCache）为了提高Hbase集群的读写性能，官方团队设计了两种缓存策略，这里说的缓存就是Block Cache。关于BlockCache官方提供了两种策略，堆内（on-heap）缓存LruBlockCache和BucketCache，其中BucketCache通常使用堆外（off-heap）内存。通常LruBlockCache被称为L1缓存，默认是开启的，建议不要关闭；Bucke
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2023-08-18 21:52:07
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说明：我们项目当中有用到kylin，其构建cube的结果存储在HBASE上。由于其创建的hbase完全由其自己控制，很难在表设置上进行优化。当然你可以在kylin中设置一部分hbase文件大小，最小分区数等参数。也可以正对单个cube独立设置这部分参数。既然不方便去优化kylin自动生成的hbase表，那就可以有其他方式来提高hbase表性能。最直接的方式就是设置合理的缓存。下面是我参
Block CacheHBase提供了两种不同的BlockCache实现，用于缓存从HDFS读出的数据。这两种分别为：默认的，存在于堆内存的（on-heap）LruBlockCache存在堆外内存的（off-heap）BucketCache下面我们会讨论每种方法的优点和缺点、如何对两种方式做选择，以及这两种类型的相关配置。Cache ChoicesLruBlockCache是最初始的实现，并且全部
hadoop的HDFS文件管理系统，是为处理大文件而量身定做的，但是，在hadoop的使用过程中，难免会产生大量的小文件，首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNo
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2023-08-18 21:31:14
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内存数据刷写（MemStore Flush） 同一个Region上的不同Store代表了不同的列族，最终刷写到HDFS上的时候，会形成不同的文件夹。每一个Store都有一个MemStore，刷写数据正是从将MemStore的数据刷写到磁盘形成存储文件store file的。那么何时开始进行刷写呢？HBase制定了一系列的刷写策略，规定了内存何时开始刷写数据。在HBase的默认的核心配置
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2023-07-28 14:33:40
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背景：1、缓存对于数据库来说极其的重要2、最理想的情况是，所有数据都能够缓存到内存，这样就不会有任何文件IO请求，读写性能必然会提升到极致。3、我们并不需要将所有数据都缓存起来，根据二八法则，80%的业务请求都集中在20%的热点数据上，4、把20%的数据缓存起来，将这部分数据缓存起就可以极大地提升系统性能。HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStor
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2023-07-20 23:45:59
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Hbase中两种缓存机制memstore和blockcacheHBase中Block的概念MemStoreBlockCacheLruBlockCacheSlabCacheBucketCacheExternalBlockCacheHBase 读路径 HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，
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2023-08-04 14:29:39
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HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache,memstore主要用于写缓存，而blockcache用于读缓存。其中MemStore称为写缓存，HBase执行写操作首先会将数据写入MemStore，并顺序写入HLog，memstore中的数据达到系统设置的水位值后，会触发flush将memstore中的数据刷写到磁盘。这种设计可以极大地提升HBase的写性能。不仅如
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2023-09-11 21:47:27
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这一章讲hbase的缓存机制，这里面涉及的内容也是比较多，呵呵，我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存。之前在讲put的时候，put是被添加到Store里面，这个Store是个接口，实现是在HStore里面，MemStore其实是它底下的小子。那它和Region Server、Region是什么关系？Region Server下面有若干个Region，每个Region下面有
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2023-08-21 17:39:51
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# HBase 缓存
## 简介
HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。它提供了一个高可靠、高性能、高可扩展性、实时访问的存储系统。在 HBase 中，缓存是一种重要的技术手段，它可以显著提升读取性能。本文将介绍 HBase 缓存的原理、使用方法和注意事项，并提供相应的代码示例。
## HBase 缓存原理
HBase 缓存是基于内存的，它将热点数据
如果你生活在Java之外的世界，最常见的访问HBase的方法是通过Thrift[1]。Thrift是一种语言和一套生成代码的工具。Thrift有一种描述对象和服务的界面定义语言(Interface Definition Language)。它提供了一种网络协议，使用这些对象和服务定义的进程之间基于这种网络协议彼此进行通信。Thrift根据你描述的界面定义语言生成你喜欢的语言的代码。使用这种代码，你
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2023-07-20 23:08:34
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Block CacheHBase提供了两种不同的BlockCache实现，用于缓存从HDFS读出的数据。这两种分别为：默认的，存在于堆内存的（on-heap）LruBlockCache存在堆外内存的（off-heap）BucketCache下面我们会讨论每种方法的优点和缺点、如何对两种方式做选择，以及这两种类型的相关配置。 Cache ChoicesLruBlockCache是最初始的实
# HBase Result缓存实现
## 1. 简介
HBase是一个开源的分布式列存储系统，其在实际应用中通常需要处理大量的读取操作。为了提高读取性能，可以使用HBase Result缓存来缓存查询结果，减少与HBase服务器的通信次数，从而提升系统的整体性能。
在本文中，我将向你介绍如何实现HBase Result缓存，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 实现流程
下面是实现H
每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独RPC请求，即使使用next(int nbRows)方法，也是如此，因为该方法仅仅是在客户端循环地调用next()方法。很显然，当单元格数据较小时，这样做的性能不会很好。因此，如果一次RPC请求可以获取多行数据，这样更会有意义。这样的方法可以由扫描器缓存实现，默认情况下，这个缓存是关闭的。 可以在两个层面上打开它：在表的层面，这个表所有扫描实例的缓
背景用户/内容画像的对存储的要求其实是比较高的：能批量更新（比如更新所有用户某个属性）大量随
原创
2023-03-17 20:03:53
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# 实现"hbase读缓存"
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置HBase读缓存 |
| 2 | 编写代码实现读缓存功能 |
| 3 | 测试读缓存功能 |
```mermaid
gantt
title HBase读缓存实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 配置HBase读缓存
# HBase缓存机制实现流程
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建HBase表 |
| 2 | 创建HBase缓存表 |
| 3 | 编写缓存加载代码 |
| 4 | 创建缓存加载任务 |
| 5 | 启动缓存加载任务 |
| 6 | 使用缓存 |
## 详细步骤及代码示例
### 1. 创建HBase表
首先，我们需要在HBase中创建
原创
2023-07-31 17:19:55
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当处理实时数据是聚合类的运算是,可以写入到mysql中,因为数据量不大,但如果是非聚合类的数据,mysql中存放不下,此时可以使用支持覆盖写入或事务的大型数据库,例如:hbase,ES,clickhousehbase在写入数据时如果行键相同的数据写进来就会覆盖原始数据,所以当我们在运算时将每条数据赋予唯一的行键(例如:订单号,或者设备号加时间戳),即使一批数据写入到一半时中断了,重新写入时会覆盖之
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2023-08-11 14:57:14
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和其他数据库一样，优化IO也是HBase提升性能的不二法宝，而提供缓存更是优化的重中之重。最理想的情况是，所有数据都能够缓存到内存，这样就不会有任何文件IO请求，读写性能必然会提升到极致。然而现实是残酷的，随着请求数据的不断增多，将数据全部缓存到内存显得不合实际。幸运的是，我们并不需要将所有数据都缓存起来，根据二八法则，80%的业务请求都集中在20%的热点数据上，因此将这部分数据缓存起就可以极大地
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2023-07-12 23:46:11
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