Hbase读与写数据流程1、HBase基本架构HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储； 从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。 2、HBase基本组件1) Client 包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问&
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2023-07-30 17:31:35
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写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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1首次读写流程图2 首次写基本流程 （1）客户端发起PUT请求，Zookeeper返回hbase:meta所在的region server（2）去（1）返回的server上，根据rowkey去hbase:meta中获取即将进行写操作的region server，并将相关的信进行本地缓存（3）客户端把put请求发送到（2）返回的HRegion server上，根据HRegion serve
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2023-06-14 21:22:40
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hadoop之hbase安装和配置安装HBase前，需要的准备条件安装HBase配置HBase单机模式伪分布式模式完全分布式模式（集群） 安装HBase前，需要的准备条件HBASE运行需要JDKJDK安装和配置
HBase的底层存储依赖于HDFS,需要安装hadoop环境hadoop环境安装和配置
HBase依赖于ZooKeeper来做分布式协调工作,所以需要安装Zookeeper的环境,博主所
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2023-08-31 08:35:31
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一、客户端写入过程1.1、写入组件交互 1.2、客户端处理阶段 在 HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入、删除、查询数据都需要先找到相应的 RegionServer。hbase客户端处理写入请求的核心流程可以分为三步：用户提交put请求后，Hbase客户端会将写入的数据添加到本地缓冲区中，符合一定条件就会通过AsyncProcess异步批
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2023-07-25 23:09:44
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Hbase2.0查询优化1）设置scan缓存HBase中Scan查询可以设置缓存，方法是setCaching()，这样可以有效的减少服务端与客户端的交互，更有效的提升扫描查询的性能。Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(1000);2）显示的指定列当使用Scan或者GET获取大量的行时，最好指定所需要的列，因为服务端通过网络传输到客户端，数据量太大可能是瓶
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2023-07-12 10:35:41
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文章目录HBase读写流程HBase写入流程客户端处理阶段Region写入阶段MSLAB内存管理方式MemStore Chunk PoolMemStore Flush阶段MemStore Flush触发条件MemStore Flush执行流程BulkLoad功能HBase读取流程Client-Server读取交互逻辑CoprocessorCoprocessor分类 HBase读写流程HBase写
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2023-09-20 16:23:01
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目录写原理读原理Flush流程HFile合并流程Region拆分流程数据删除时间HBase系列：
HBase系列（一）、数据模型 HBase系列（二）、架构原理写原理客户端请求HBase写请求（PUT,DELETE）流程如下：Client 先访问ZK中的/hbase/meta-region-server 这个Znode，获取 hbase:meta 表所在的RegionServe
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2023-07-13 15:57:04
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性能测试小结：
测试环境：
机器：1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper
配置：8 core超到16 /24G内存，region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB
系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4
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2023-07-12 20:56:21
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首先描述一下现象 最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。 在出测试报告时发现老问题，HBase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要row size稍小一点，不管你怎么压，HBase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了？还有些人怀疑是不是GC拖累了？ 总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛，大家也就乱猜呗。 下面我仔细来分析
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2023-12-06 13:08:57
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HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除
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2023-09-01 11:31:59
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如何开通OSS服务及如何创建存储空间阿里云 OSS 将数据文件以对象(object)的形式上传到存储空间(bucket)中。我们可以进行以下操作：· 创建一个或者多个存储空间，向每个存储空间中添加一个或多个文件。· 通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载。· 通过修改存储空间或文件的读写权限(ACL)来设置访问权限。· 通过阿里云管理控制台、各种便捷工具、以及丰富的 SDK 包执行基本和高级
hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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1，HBase的的读写流程图，是一个二次寻址的过程第一次直接到动物园管理员中找到元的元数据信息，即元对应的储存其他所有用户表的RegionServer的的位置，示意图中所给出的为regionserver1，然后第二次直接到regionserver1中的meta.region查询对应的{namespace：table，rowkey，column_family，column}的位置，这个具体的regi
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2023-09-15 10:15:50
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最近spark跑的很慢，主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间，最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500)，所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文章和资料，我觉得值得记录一下。中间废话略多，不爱看直接跳文章最后一句。网上HBASE/Hadoop调优的文章非常多，这里列一些我觉得值得留作reference的：应用层：hbase
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2023-07-21 15:55:08
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目录 1. 基本流程2. 数据预处理2.1 分析feature中的id2.2 Feature格式的转换2.3 确定分片3. Z曲线处理3.1 获取Z曲线的value值3.2 将时间信息利用Binned机制进行转换3.3 建立时空索引4. 数据序列化4.1 将数据封装成Long类型的数据4.2 利用mutator将key数据进行封装5. 写入HBase5.1 插入之前的序列化操作5.2 将
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2024-06-06 01:17:12
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目录1.HBase写入数据流程2.疑问2.1上述（8）中，数据写入到HLog时，实际上在这个时刻只是写入文件系统的缓存中，并没有真正的落地到磁盘中，那什么时候落地到磁盘中呢？1.HBase写入数据流程（1）Client向服务端发起Put请求。默认情况下，autoflush=true，所以每发送一个Put请求，就会直接发送到服务端。当autoflush=false时，则会将Put缓存到本地buffe
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2023-09-15 09:08:19
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1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:22
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hadoop1.core-site.xml1.fs.defaultFS hdfs默认端口 2.hadoop.tmp.dir Hadoop.tmp.dir是hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。它默认的位置是在/tmp/{$user}下面，但是在/tmp路径下的存储是不安全的，因为linux一次重启，文件就可能被删除。 3.fs.trash.interval 回收间隔（区间）
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2024-06-11 14:41:55
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本文搭建环境：centos6.9jdk1.8.0_201hadoop-2.7.2本文搭建HBase环境hbase-1.2.4 zookeeper-3.4.91、下载安装包hbase-1.2.4 zookeeper-3.4.9ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件ZooKeeper相当于ha
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2024-07-12 05:25:11
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