行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
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2023-10-08 21:43:17
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Hbase的列式存储和Parquet列式文件
说明Parquet 列时存储和 Hbase的存储Parquet结构1.特点
列式存储
自带Schema
具备Predicate Filter特性
Predicate Filter。先判断一个文件中是否存在符合条件的数据，有则加载相应的数据，否则跳过
2.文件构成
Parquet
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2023-09-01 11:13:34
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我们以Spark和Hive的使用场景为例。 他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 一般来说，数据倾斜原因有以下几方面： 1）key分布不均匀； 2）建表时考虑不周 我们举一个例子，就
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2023-09-13 21:47:58
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数据倾斜的原因和解决方案 MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software F
数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。数据倾斜是指：mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多）
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2023-10-27 13:36:42
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# 如何解决HBase表数据倾斜问题
## 引言
在HBase中，数据倾斜是指某些RegionServer上的Region负载过重，而其他RegionServer上的Region负载较轻的情况。这可能导致性能下降，甚至影响整个集群的可用性。本文将介绍如何解决HBase表数据倾斜的问题。
## 解决流程
以下是解决HBase表数据倾斜问题的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
一、前言HBase由于它存储和读写的高性能，在OLAP即时分析中发挥着重要的作用。而RowKey作为HBase的核心知识点，其设计势必会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，可以说RowKey的设计质量关乎了HBase的质量。言归正传，对于关系型数据库，数据定位可以理解为“二维坐标”；但在HBase中，定位一条数据（即一个Cell）我们需要4个维度的限定：行键（RowKey）、列族
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2023-07-12 10:57:04
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
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2023-07-11 22:06:15
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# HBase数据倾斜问题解决方案
## 1. 引言
HBase是一种分布式、面向列的开源数据库，常用于存储大规模结构化数据。然而在实际应用中，由于数据分布不均匀，可能会导致数据倾斜问题，即某些Region服务器的负载过高，而其他服务器负载较轻。本文将介绍如何解决HBase的数据倾斜问题，帮助新手开发者快速掌握解决方案。
## 2. 解决方案流程
下面是解决HBase数据倾斜问题的步骤流程表
# HBase数据倾斜问题的解决方案
## 引言
HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库，适用于大规模数据存储和处理。然而，在实际应用中，经常会遇到HBase数据倾斜的问题，即某个Region的数据量过大，导致负载不均衡，影响系统性能。本文将介绍一种解决HBase数据倾斜问题的方案，并提供相应的代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个HBase表，其中的一列族“cf”存储了用户的会
原创
2023-10-29 13:02:58
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介绍Hbase每一条记录是按照rowkey做为唯一标识符设计的，rowkey按照字典顺序排序，方便数据读取扫描。众所周知，数据是存储在Region中，每个Region都包含rowkey开始和结束范围，数据rowkey在哪个范围寻找对应的Region进行存储。 Region存储范围样例：Regionstart-rowkeyend-rowkeyregion-01110存储rowkey在1-10范围内的
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2023-10-04 16:05:45
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、什么是数据倾斜？二、数据倾斜的表现是什么？
三、数据倾斜产生的原因？
四、如何解决数据倾斜？
总结 前言解决hadoop中数据倾斜的问题提示：本篇文章属于自己的观点，如有误差（不可能有误差的，查了好多资料呐~手动狗头~）望指正~一、什么是数据倾斜？数据倾斜是指在分布式计算框架或者涉及到传输文件的相关框架的文件传输时(
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2023-10-02 20:40:45
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数据倾斜几乎是大数据开发的必考题。今天通过一篇文章来学习数据倾斜及其处理方法。1.什么是数据倾斜 对于分布式系统，大量的数据集中到一台或几台服务器上，称为数据倾斜。数据倾斜现象有两种，一是数据频率倾斜，某一区域的数据量远远大于其他区域；二是数据大小倾斜，部分记录的大小远远大于平均值。 开发中的常见情况是出现了热点 key（重复的 key 大量出现）。默认情况下，Map 阶段同一个 key
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2023-08-30 13:45:54
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一、数据热点hbase的表的多个region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成热点的region1、防止数据热点的有效措施1.1加盐 这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在 rowkey 的前面增加随机数，具体就是给rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的 region 的数量
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2023-09-01 14:54:56
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Get主要流程：1.拼装Scanner2.调用scanner的next方法取记录3.返回result scanner入口是RegionScanner，代表扫描一个region，其实现RegionScannerImpl有一个属性KeyValueHeap，这个KeyValueHeap又包装了多个StoreScanner。每个StoreScanner对应一个column family，而每个S
数据倾斜原因和处理？1原因1)、key分布不均匀 2)、业务数据本身的特性 3)、建表时考虑不周 4)、某些SQL语句本身就有数据倾斜操作情形group bygroup by 维度过小，某值的数量过多Count Distinct某特殊值过多Join大表join小表，其中小表key集中，分发到某一个或几个reduce上的数据远高于平均值2数据倾斜的解决方案2.1参数调节(group by造成数据倾斜
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2023-09-26 10:23:48
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我们知道，HBASE在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个Region过大达到默认的阈值时（默认10GB大小）,HBase中该Region将会进行split，分裂为2个Region，以此类推。表在进行split的时候，会耗费大量的资源，频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响。所以，HBase提供了预分区功能，即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。假设我们初始给它10个R
1、RPC重试配置要点在Hbase客户端通信过程中，可能会碰到一下几种异常导致重试： 1、待访问的Region所在的Regionserver宕机，region发生迁移，但是由于客户端缓存未发生更新，会将请求发送至旧的Regionserver。此时为获取到region，重试发起RPC。2、服务端负载过大，单
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2023-08-04 22:46:58
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参考： http://freewill.top/2019/11/10/spark-8/#more 一、什么是数据倾斜？大量相同的key被分配到一个分
