1）减少调整减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整。 -- Region 如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。 -- HFile HFile是数据底
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2023-07-06 21:32:54
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HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。HBas
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2023-09-19 01:53:32
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一、 简介hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，
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2023-07-18 13:46:37
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环境 ：suse 8G内存，8核，12T磁盘 hbase master 占一台，其他7台作为hbase的region server 注意 ：此处不讨论hadoop 情景 ： 我们有7亿的数据，需要做查询操作，需要从1.
## HBase Java 优化 批量写
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现 HBase Java 优化的批量写操作。在本文中，我们将首先介绍整个流程的步骤，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
### 整体流程
以下是实现 HBase Java 优化批量写的整体流程：
```mermaid
gantt
title HBase Java 优化 批量写流程
原创
2023-09-13 14:10:13
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HBase性能优化方法总结（一）：表的设计本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。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
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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2023-08-18 23:39:01
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HBase 读取性能优化1. HBase服务端优化1.1 读请求是否均衡如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景，则将表进行hash预分区，均匀分布；如果以scan为主，则需要兼顾业务场景设计rowkey，在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。1.2 BlockCache 设置是否合理一
优化的目的 我们线上hbase集群使用了group分组功能，但没有针对不同业务分组的特点做特殊优化，hbase服务能力没有彻底激发出来。 本文记录了对某个业务分组参数优化的探索，借此机会深入了解不同配置对regionserver监控指标和机器负载的影响。 优化后，单台regionserver查询延迟更低，磁盘IO降低，系统更稳定。从而提高吞吐能力，进而减少机器，提升资源利用率的能力，节约成本。要解
一、高可用二、预分区建立分区方式1、手动设定预分区create '表名','列族名',SPLITS=>['1000','2000','3000']2、生成十六进制序列预分区create '表名','列族名',NUMREGIONS=>15,SPLITLGO=>{'HexStringSplit'}
create 'staff2','info','partition2',{NUMREG
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2023-07-18 11:23:24
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HBase 优化主要有四大方法：预分区、RowKey设计、内存优化、基础优化1、预分区每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。手动设定预分区create 'staff1','info','partit
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2023-07-10 14:37:32
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：
[java]
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2023-07-12 17:38:56
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化。 下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。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
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2023-07-20 23:34:18
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文章目录1. 预分区2. RowKey设计3. 内存优化4. 基础优化1. 预分区HBase默认建表时有一个Region，这个Region的RowKey是没有
zookeeper.session.timeout默认值：3分钟(180000ms)说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.调优：这个timeout决定了R
一、表的设计优化1.1、提前创建region分区默认情况下，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分区情况，在集群内做数据的负载均衡。1.2、rowKey 优
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2023-07-11 20:19:25
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本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。一、软硬件优化：1. 配置内存，cpuHBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的
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2021-06-12 11:09:43
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目录[-]1、为何要 BulkLoad 导入？传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题？2、bulkload 流程与实践3、说明
原创
2023-01-01 20:36:54
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内存优化1、HBase 操作过程中需要大量的内存开销，Table 是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的 70%给 HBase 的 Java 堆。2、不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，因为框架占用内存过高导致系统内存不足。基础优化1、允许在 HDFS 的文件中追加内容hdfs-
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2023-07-21 20:59:27
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hbase.regionserver.handler.count (hbase-site.xml)默认值：10参数说明：每个Region Server上的RPC Handler的数量,提升RPC Handler的数量可以一定程度上提高HBase在处理大量并发时接收请求的能力HBASE_HEAPSIZE(hbase-env.sh)默认值：1000M参数说明：HBase对内存的消耗比较大
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2023-06-13 19:59:00
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