同志们，此部分，重要的不能再重要了1、HBase发展到当下，对其进行的各种优化从未停止，而GC优化更是其中的重中之重。hbase gc调优方向从0.94版本提出MemStoreLAB策略、Memstore Chuck Pool策略对写缓存Memstore进行优化开始，到0.96版本提出BucketCache以及堆外内存方案对读缓存BlockCache进行优化，再到后续2.0版本宣称会引入更多堆外内
一、Hbase理论 Hbase:一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的Nosql(非关系型)数据库。 读比写慢 name space:和数据库database一样。里面有hbase自己的default,Hbase库名 region:表的切片。当表数据量太大时，把数据量切分开。类似hash分区客户号 row:Hbase保留数据的行，里面有rowkey及对应其它列组成 column:由列族
# 实现HBase记录慢日志配置教程
## 1. 整体流程
以下是实现HBase记录慢日志配置的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 打开HBase配置文件 |
| 2 | 配置慢日志记录参数 |
| 3 | 重启HBase服务 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤 1：打开HBase配置文件
在HBase的配置文件`hbase-si
# 实现HBase开启慢查询日志的方法
## 一、流程概述
为了帮助小白开发者快速实现HBase开启慢查询日志的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 进入HBase Shell界面 |
| 2 | 设置HBase配置参数 |
| 3
问题简述Bulk load主要面向需要大批量的向HBase导入数据的场景。这种方式是先生成HBase的底层存储文件 HFile，然后直接将这些 HFile 移动到HBase的存储目录下。它相比调用HBase的put API添加数据，处理效率更快并且对HBase 运行影响更小。 业务使用bulkload+scan的模式非常普遍，往往是一个离线任务bulkload一批文件后，就启动另一个离线任务去读所
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2023-07-20 23:48:45
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本文章只针对“微型集群处理大数据”的场景。场景描述：硬件：5个节点，每个节点可用硬盘1块（700G、500G等）、8核cpu，实验室环境（有时候还要跑其他程序跟你抢占资源），16G内存。软件：hadoop-0.20.2-cdh3u2，hbase-0.90.4-cdh3u2。业务：sina微博12亿转发微博，700w用户信息。bzip压缩后共150G。要求就是将这些数据入库并且恢复关注和粉丝列表，建
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2023-09-04 19:33:48
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文章目录一、确定慢请求是否突然暴增二、慢请求暴增可能的因素1、系统繁忙导致的慢请求2、GC导致的慢请求3、系统故障导致的慢请求4、HDFS因素三、系统负载高根因排查1、CPU 持续飙高2、IO负载持续打满3、导致 IO 负载升高的情况汇总用户请求突增Hbase在进行大量compactStoreFile 数量增多缓存命中率变低四、总结 一、确定慢请求是否突然暴增查看RegionServer日志，搜
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2023-09-01 11:22:58
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国内其实挺多关于hbase的知识，都比较零散，所以借此来做个整理和试验记录入门Hbase特性Hbase是一种NoSQL数据库（DB），这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库。从技术的角度来看，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。Hbase都有什么特性呢？强
hbase 基础命令
============================创建blogtable表=========================
create 'blogtable', 'info','text','comment_title','comment_author','comment_text'
<!--in
1.背景Hbase 作为大数据存储的佼佼者，在数据查询方式有很大的优势，如何能更快的数据查询，一直是用户的需求。hbse程序操作都是客户端通过scan操作来执行，通过设置合理的参数，就可以实现查询。虽然hbse查询默认的参数就可以满足大多数需求，但是，一些用户在使用的时候还是不能很好设置参数，加快查询，常见的问题： 已经设置了filter为什么查询还是那么慢？ 已经设置se
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2023-07-12 21:51:39
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慢日志 1、将MySQL服务器中影响数据库性能的相关SQL语句记录到日志文件中 2、通过对这些特殊的SQL语句进行分析和改进，提高数据库的性能。 默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志或多或少 ...
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2021-10-20 09:33:00
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1、慢查询日志·Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过指定时长的命令。·Redis服务器将所有的慢查询日志保存在服务器状态的slowlog链表中，每个链表节点都包含一个slowlogEntry结构，每个slowlogEntry结构代表一条慢查询日志。·打印和删除慢查询日志可以通过遍历slowlog链表来完成。·slowlog链表的长度就是服务器所保存慢查询日志的数量。·新的慢查询日志会被添
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2023-05-29 09:05:16
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# HBase查询慢
在大数据领域中，HBase是一种非常流行的分布式NoSQL数据库，它在处理海量数据时表现出色。然而，有时候我们可能会遇到HBase查询慢的情况，这可能会影响系统的性能和用户体验。本文将探讨一些可能导致查询慢的原因，并提供一些优化策略来改善查询性能。
## 1. HBase查询慢的原因
### 1.1 大量数据的扫描
HBase的底层存储是按照行键的字典序排序的，当我们
## HBase Count 慢解析与优化
### 引言
在使用HBase进行数据查询时，经常会遇到`hbase count`命令执行缓慢的情况。本文将探讨导致`hbase count`慢的原因，并提供相应的优化方案。通过本文的学习，读者将能够更好地了解HBase的内部机制，并能够优化`hbase count`命令的性能。
### HBase简介
Apache HBase是一个开源的、分布
HBase依靠ZooKeeper来感知集群成员及其存活性。假设一个server暂停了非常长时间，它将无法给ZooKeeper quorum发送心跳信息，其他server会觉得这台server已死亡。这将导致master为其启动恢复进程。当该server脱离停顿时，它会发现它的全部租约都已失效（hbase
client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个租约（Leas
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2023-07-18 21:59:37
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Hbase学习总结1.HBase概述及部分存储知识概述: 架构简介： 简述： Hbase基于hadoop的HDFS系统，其文件存储都是存储在HDFS上的。由上图看到HBase主要处理两种文件：一种是预写日志（Write-Ahead Log，WAL）即图中的HLog。另一种文件是实际的数据文件HFile（HFile本事就是HDFS的文件，文件格式遵循HBase可导入的格式）。预写日志WAL是可开关的
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2023-07-12 21:32:03
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hbase gc调优（CMS与G1）一：hbase gc调优目的：在HBase中，有两个在内存中的结构消费了绝大多数的heap空间。BlockCache缓存读操作的HFileblock，Memstore缓存近期的写操作，基于HBase是一个响应时间敏感，并且需要对GC时间可控的应用的出发点。二：hbase的gc调优本文通过CMS与g1两种算法进行设置参考。（需要大致了解两种垃圾收集器的概念及不同）
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2023-08-11 20:31:55
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本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第3章，第3.5节，作者： 【美】Lars George 译者： 代志远 , 刘佳 , 蒋杰 责编： 杨海玲3.5 扫描在讨论过基本的CRUD类型的操作之后，现在来看一下扫描（scan）技术，这种技术类似于数据库系统中的游标（cursor），并利用到了HBase提供的底层顺序存储的数据结构。⑧3.5.1 介绍扫描操作的使用跟get()方法非常类似。同
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2023-08-01 20:21:20
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一、背景说明HBase是一个分布式的、面向列的开源NoSQL数据库，不同于传统关系型数据库，它在大数据量级下的性能表现堪称卓越。最近项目也在探索往Hbase方向迁移，故首先整理了一份Hbase入库效率方面的数据。Hbase入库手段有三种，但针对项目实际情况，我采用了其中两种（JavaAPI和MapReduce）来进行入库操作，并进行比较。 二、测试环境三台主机:一台master：192.
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2023-08-18 22:00:34
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在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。 总的来说，使用 Bulk Load 方式由于利用了
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2023-06-01 14:46:27
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