影响性能与数据分布的一个因素是HBase中表的数量以及每个表的Region的数量.如果分配的不合理,集群一个节点活多个节点的负载会出现显著的不均衡.其中比较注意的几点:
- 每个节点包含一个Region服务器
- 每个Region服务器包含多个Region
- 任何时候,一个给定的Region存在一个特定的Region服务器上
- 表被分成多个Region,而且散步在Region服务器中.
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2023-06-30 09:27:14
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Region的大小单个region最小官方推荐5~10GB，这是三备份前的数据大小，通过hbase.hregion.max.filesize配置，当超过这个值后region会split，估计好数据量并合理的划分region会减少不必要的性能损失。甚至设置足够大的值，日常监控中发现过大后手工做split。Region 大小Region的大小是一个棘手的问题，需要考量如下几个因素。Region是H
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2023-12-06 16:31:18
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文章目录前言1. 数据模型(1) NameSpace(2) Table(3) Row(4) Column Family(5) Cell2. HBASE架构2.1 基础架构2.2 RegionServer 架构2.3 写流程2.4 MemStore Flush2.5 读流程2.6 StoreFile Compaction2.7 Region Split （可能存在数据倾斜的问题,一般通过预分区手动
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2024-07-30 17:36:56
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hbase简介HBase（Hadoop Database）是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式大数据存储系统。具有最理想化的写和极好的读性能。它支持可插拔的压缩算法（用户可以根据其列族中的数据特性合理选择其压缩算法），充分利用了磁盘空间。 如上图所示，它是Google BigTable的开源实现，利用Hadoop HDFS作为它文件存储，利用Hadoop MapRe
1 层级结构Table (HBase 表) Region(表的Regions) Store(Region中以列族为单位的单元) MemStore (用于写缓存) StoreFile (StoreFiles for each Store for each Region for the table) Block (读写的最小单元)2 重要成员2.1 RegionRegion是HBase数据存储和管理的
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2023-11-06 18:02:51
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我们数据组通过三周的努力，整个集群都变成了可压缩各种模式。具体操作：hbase的数据迁移，hive的数据迁移首先说说hbase的数据迁移，数据采用了Gz的压缩模式并且rowkey进行了调整后，整个hbase集群region的分布更加合理，主要是从以下几个方面：1、磁盘空间利用率提高了，现在压缩后，占用300多个GB的空间2、region大小更加均衡（不会出现之前的有些region大小几个GB，有些
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2023-12-21 10:55:55
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解读一个RegionServer有多个Region；一个Region有多个HLog和多个Store；一个Store 包括位于内存的一个 Memstore 和位于硬盘的多个 Storefile 组成，包含一个列族的所有数据一个HFile对应hdfs中的一个数据块即128M；Table 中的所有行都按照 RowKey 的字典序排列；Table 在行的方向上分割为多个 HRegion；HRegion 按
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2024-04-08 19:36:01
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HBase通常根据hbase-default.xml和hbase-site.xml配置文件中的设置来处理区域划分。重要设置包括hbase.regionserver.region.split.policy，hbase.hregion.max.filesize，hbase.regionserver.regionSplitLimit。拆分的一种简化视图是，当区域增长到hbase.hregion.max.
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2023-07-27 16:50:06
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1.前言基于时间线一致的高可用读(Timeline-consistent High Available Reads)，又称 Region replica。其实早在 HBase-1.2 版本的时候，这个功能就已经开发完毕了， 但是还是不太稳定，离生产可用级别还有一段距离，后来社区又陆陆续续修复了 一些 bug，比如说 HBASE-18223。这些 bug 很多在 HBase-1.4 之后的版本才修
# HBase Region Split 大小的优化与实践
HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，它基于 Google 的 Bigtable 模型。HBase 通过 Region 来划分数据，每个 Region 包含了一定范围的行。随着数据量的增长，Region 会变得越来越大，这将影响 HBase 的性能。因此，合理地控制 Region 分区的大小，是 HBase 优化的关键之一
原创
2024-07-16 09:12:06
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## 如何实现 HBase 的 Region 大小
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库系统，它使用 Region 来存储数据。每个 Region 是一个连续的行键范围。在使用 HBase 时，合理地管理 Region 的大小非常重要，以确保性能和资源的优化。本文将逐步指导你如何设置 HBase Region 的大小。
### 整体流程
下面是实现 HBase Region
原创
2024-09-10 05:21:08
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# HBase Region大小设置教程
## 1. 概述
HBase是一个在Hadoop分布式文件系统上构建的分布式列存数据库。在HBase中，数据被分割成多个Region来实现水平扩展。每个Region都有一个大小限制，当Region的大小超过设定的阈值时，HBase会自动进行Region的切分，以保证数据均衡和高效访问。
本教程将向你介绍如何设置HBase Region的大小。
##
原创
2023-10-10 04:03:07
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# HBase Region Memstore 大小详解
## 引言
HBase是一种开源的分布式数据库，基于Hadoop的HDFS存储数据，并提供快速的读写操作。在HBase中，数据被分割成多个Region并分布在不同的RegionServer节点上。每个Region都包含一个Memstore，用于缓存写入操作，然后定期将数据刷新到HDFS中的HFile。本文将介绍HBase Region
原创
2024-02-09 05:45:08
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1.Region预划分：
RegionSplitter
java.lang.Object
org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter
切分方式：分别按照不同的Split进行切分
bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter -c 60 -f test:
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2023-12-06 14:06:51
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1、列式存储数据库不同于传统关系数据库的行式存储。其优势为：(1)、对于特定查询，不是所有值都是必需的，可减少IO。(2)、列的数据类型相似，有利于压缩，返回结果时降低带宽消耗。2、HBase 的Region 和RegionServer每一个region 只能由一台region server 加载，每一台region可以同时加载多个region。region 大小超过限制，将会在中间键将其拆分成两
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2023-08-20 06:47:55
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1 背景知识1.1 解决问题解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题。1.2 适用情况存在亿万条记录的数据库，只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性（第二索引，事务机制，高级查询语言等）足够的硬件配置，即节点数，HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好，HBase也存在相同情况。2 设计理念2.1 概述2.1.1 简介使用Java语言开发的N
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2024-08-02 10:44:41
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Hbase是kv存储，但是逻辑上我们可以把存储在hbase上的kv数据当成表，rowkey可以认为是表的主键。为了便于分布式操作，hbase会把表横向切分成一块一块的数据，而每块就是一个Region。为了提供在线服务，我们必须把Region加载到集群中的某台机器上，这个加载的过程正是region assign要做的。顺便说一句，hbase中把表切分region和HDFS中文件切分成block，Sp
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2023-09-22 15:11:02
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最近某应用反馈 HBase 数据插入数据后、查询出现错误数据现象如下：有一行数据：前面时间 T1 ：插入3列后面时间 T2 ：插入1 列(通过 put 新值来更新某列数据)scan 操作只能看到 时间点T1的 3 列数据，get 操作只能看到时间点 T2&nb
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2023-08-22 10:47:50
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Opentsdb On Hbase 设计 region 预分区如何查看region读写是否分布均匀方法一: 通过hbase webui页面a) 查看opentsdb.conf 中 指定的存储数据点的HBase表名 由此得知表名是tsdbb) 通过hbase ui 查看数据分布 hbase版本不同查看方式会有出路方法二:通过查看hdfs目录结构c) 查看hdfs目录下文件大小是否平衡如何设计hbas
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2024-04-18 16:06:23
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Java IO 本篇主要讲述IO相关的内容，主要包括：与IO相关的简单的历史背景知识；Java IO的简单分类；与IO设计相关的两个模式；同时列举几个简单的例子；分析其中几个实现的源代码；最后给大家一些简单扩展的例子。治学先治史，下面我们先从简单的历史开始吧！ 一、
