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
原创
2023-11-15 05:23:50
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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
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2023-11-18 23:59:55
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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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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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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
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2024-08-21 22:22:12
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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 |
| --- | -
原创
2023-12-16 12:07:29
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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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2024-10-03 15:25:43
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HBase 的数据倾斜问题是分布式系统中一种常见的挑战，尤其在数据处理任务中可能导致性能瓶颈。对于需要快速获取大量数据的用户场景，例如实时日志分析或大数据ETL任务，数据倾斜问题会显著影响查询速度和系统吞吐量。本文将详细介绍HBase处理数据倾斜的方式，包括其背景、错误现象、根因分析、解决方案以及验证测试等方面。
## 问题背景
在某大型电商平台上，用户通过日志系统记录了大量的订单信息。这些订
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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# 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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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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数据倾斜----------------------数据倾斜的处理思路1. 数据倾斜产生原因 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。 1.key分布不均匀2.建表时考虑不周关联字段的 数据规
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2024-01-05 20:51:05
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数据倾斜1、什么是数据倾斜由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2、数据倾斜的现象在执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%左右，查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。3、数据倾斜的情况[外链图片转存
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2023-07-24 15:39:58
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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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本篇以hive sql解析器来讨论问题，spark sql 的处理方法类似，大家可自行测试。本篇不分析各种会造成数据倾斜的原因，数据倾斜形成的原因也只是简单提及。本篇主要分析在sql中进行join操作时，会造成数据倾斜的常见两大原因，以及解决方法。我认为这两种情况，在工作中出现的几率较高，所以单独拿出来讨论。数据倾斜造成的原因（懂的可以跳过不看）：这个问题简单来说，就是分布式处理中，每个节点处理的
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2023-09-04 17:12:34
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1 解决方案一：聚合原数据避免shuffle过程· 绝大多数情况下，Spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。 为了避免数据倾斜，我们可以考虑避免shuffle过程，如果避免了shuffle过程，那么从根本上就消除了发生数据倾斜问题的可能。 如果Spark作业的数据来源于Hive表，那么可以先在Hive表中对数据进行聚合，例如按照key进行分组，将同
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2023-08-16 13:07:41
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目录Redis集群模式的工作原理能说一下么？首先谈数据分区规则再谈分区具体方案及优缺点最后谈实例通信机制盲目扩大集群规模，实例间的通信量也会增加，集群性能变慢，如何降低实例间的通信开销？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址（数据分布方案）都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何防止hash环偏斜呢？Redis集群如何选择数据库？Redis集群最大节点个数是多少？
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2023-12-14 14:31:44
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一、spark中的数据倾斜的现象、原因、后果1.1、数据倾斜的现象多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。1.2、数据倾斜的原因数据问题1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空）2、key的设置不合理spark使用问题1、shuffle时的并发度不够2、计算方式有误1.3、数据倾斜的后果1、spark中的stage的执行时间受限于最后
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2023-08-20 18:05:17
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