HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据。HBase 架构1. Region ServerRegion Server 为 Region 的管理者，负责数据的读写服务，用户通过与Region server交互来实现对数据的访问。 对于数据的操作：get
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2023-08-18 21:38:02
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HBase架构逖靖寒 关于HBase，有一篇非常容易入门的文章，可以参考：Understanding HBase and BigTable介绍为了更好地理解本文所讲的内容，强烈建议您先去阅读Google的论文Bigtable paper。HBase是一个Apache开源项目，它的目标是提供一个在Hadoop分布式环境中运行的类似于BigTable的存储系统。正如同Google将BigTable架设
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2023-07-07 00:27:13
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HBase是一款基于HDFS做存储的，Zookeeper做调度的能够存储半结构化与非结构化数据的数据库。它不同于Hive它是一个真正的数据库产品，它的内部基于顺序IO与内存读写，能够非常高效的实现数据的增删改查。
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2023-07-12 11:13:45
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HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
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2023-07-12 07:44:56
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HBase 的 Archive 问题解决指南
在使用 HBase 的过程中，我们可能会遇到归档（Archive）问题。这类问题通常会影响 HBase 的性能和可用性，导致数据访问变慢或不可用。本文将详细记录解决 HBase 归档问题的过程，帮助大家更有效地管理和维护 HBase 数据库。
## 背景定位
在某些情况下，HBase 会生成大量的归档文件，这些文件如果处理不当，可能会影响到系统的
# HBase Archive 快照
HBase是一个开源的、分布式的、非关系型数据库，它建立在Hadoop上，提供了高可靠性、高性能的数据存储功能。HBase可以用于存储海量结构化数据，并且支持对数据进行快速的读写操作。在实际应用中，有时候我们需要对HBase中的数据进行备份或者恢复操作，这时候就可以使用HBase的快照功能。
## HBase快照
HBase的快照功能可以帮助我们在特定时
原创
2024-04-28 06:58:58
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# HBase快照归档
HBase是Apache基金会的一个开源分布式数据库，它具有高可靠性、高性能和强大的可扩展性。HBase提供了一个快照功能，用于创建表的一致性副本。在某些情况下，我们可能需要将这些快照进行归档，以便长期保留数据或进行数据备份。本文将介绍如何在HBase中进行快照归档，并提供相应的代码示例。
## 快照归档流程
下面是快照归档的基本流程图：
```mermaid
fl
原创
2023-08-17 17:40:24
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图1指出了在HBase中其实有两种文件，一种是write-ahead log，而另一种则是真正存储数据的地方。而这些文件都被HRegionServers来处理。从图中可以看出，文件最后在HDFS中存在不同的block中。
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2023-07-12 07:37:41
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Hbase角色HMaster 功能： 1-监控RegionServer； 2-处理RegionServer故障转移； 3-处理元数据的变更； 4-处理region的分配和移除； 5-在空闲时间进行数据的负载均衡； 6-通过Zookeeper发布自己的位置给客户端RegionServer 功能： 1-负责存储Hbase的实际数据； 2-处理分配给它的Region 3-刷新缓存到HDFS； 4-维护H
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2023-09-01 11:21:38
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## HBase数据归档的流程和代码示例
### 1. 了解HBase归档的概念和作用
在HBase中，归档（Archive）是指将表中的旧数据移动到归档存储中，以减少主存储空间的使用。归档数据通常是不经常访问的历史数据，通过归档可以提高HBase的性能和效率。
### 2. 归档数据的流程
下面是HBase归档数据的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始
原创
2023-10-28 04:59:51
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# HBase 的 list_archive 操作指南
HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，适合用来处理大规模实时读写的数据。对于新手开发者来说，掌握 HBase 的基本操作非常重要。本文将指导你如何实现 `hbase list_archive` 功能，它用于列出 HBase 的存档文件。
## 流程概述
在介绍具体代码之前，我们首先列出实现 `hbase list_a
原创
2024-08-11 06:41:42
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Region Compact请求是在Region MemStore Flush之后被触发的： boolean shouldCompact = region.flushcache();
// We just want to check the size
boolean shouldSplit = region.checkSplit() != null;
if (shouldSplit) {
HBase分布式集群部署必看配置千万条，网络第一条。配置不规范，bug改到吐。内外ip要分清，本机配置内ip，连接请用外ip1.准备HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群。HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似， H
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2023-12-06 13:36:33
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由于需要规范HBase数据表命名，对测试环境的数据进行了重命名操作。 停掉所有服务后执行下面改名操作# 禁用活跃用户表
disable 'DC_XXL:ACTIVE_USERS'
# 创建快照
snapshot 'DC_XXL:ACTIVE_USERS', 'tony_snapshot'
# 克隆快照为新的表（使用新名称）
clone_snapshot 'tony_snapshot', 'D
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2023-12-27 10:16:17
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# 加快 HBase Archive 清理速度
## 介绍
HBase 是一个分布式、面向列存储的开源数据库系统，它可以提供高可靠性、高性能的读写能力。在使用 HBase 过程中，我们经常会遇到需要清理过期数据的情况，这时就需要使用 HBase 的 Archive 功能。但是在清理大量数据时，可能会遇到速度较慢的问题。本文将介绍如何通过优化配置来加快 HBase Archive 清理速度。
#
原创
2024-04-18 06:51:11
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hbase的文件存储在生产环境下是基于hadoop HDFS文件系统的，HDFS为hbase提供了高容错和分布式的保证。下面是hbase集群处理hbase文件的示意图：
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0083/0095/0fcabc47-7535-345c-b861-899465a51234.jpg
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2023-08-18 23:35:19
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# HBase 提升 Archive 清理性能
HBase 是一个分布式的、面向列的、基于 Hadoop 的数据库。在 HBase 中，数据是按行存储并且可在分布式环境中快速读写。在使用 HBase 过程中，Archive 是一个用来存储历史数据的重要功能。但随着数据量的增加，Archive 清理的性能可能成为一个瓶颈。
本文将介绍如何提升 HBase 中 Archive 清理的性能，通过优化
原创
2024-03-29 08:08:54
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# 如何实现“hbase 数据什么时候会被archive”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“hbase 数据什么时候会被archive”。在这篇文章中，我将详细讲解整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程
首先，让我们看一下整个过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 监控数据的时效性 |
| 2 | 判断是否需要
原创
2024-06-30 04:55:48
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存储下图展示Hbase与Hadoop数据交互过程Hbase处理文件类型有两种：预写日志（Hlog）和实际的数据文件。写数据流程流程如图1）Client 向 HregionServer 发送写请求； 2）HregionServer 将数据写到 HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复； 3）HregionServer 将数据写到内存（MemStore）； 4）反馈 Clie
1 java.io.IOException: java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: offset (0) + length (8) exceed the capacity of the array: 4做简单的incr操作时出现，原因是之前put时放入的是int 长度为 vlen=4 ，不适用增加
