HADOOP生态系统 其中： Zookeeper：分布式协作服务组件，管理Hadoop相关组件 &nb
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2023-09-11 21:41:32
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1. 调整scan缓存优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务，另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本
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2023-09-20 06:47:27
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文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
# HBase 读优化实现指南
## 1. 流程概述
在实现HBase读优化的过程中，我们需要先了解整个流程，然后逐步进行优化。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 确认需要读取的数据 |
| 2 | 使用合适的扫描器进行数据读取 |
| 3 | 缓存读取的数据 |
| 4 | 使用适当的数据结构处理和展示数据 |
## 2
# 实现"hbase读缓存"
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置HBase读缓存 |
| 2 | 编写代码实现读缓存功能 |
| 3 | 测试读缓存功能 |
```mermaid
gantt
title HBase读缓存实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 配置HBase读缓存
1.hbase的架构图详解(列式存储的非关系型数据库)hbase是大型分布式数据库，缺少很多RDBMS特性, 如列类型，第二索引，触发器，高级查询语言等。但是HBase 有许多特征同时支持线性化和模块化扩充。hbase集群通过增加regionserver服务器的数量，存储容量和处理事务的速度都有了很大的提升。2.hbase的特性： 3.什么时候使用hbase？
# Spark 读取 HBase 入门指南
在大数据处理的生态中，Apache Spark 和 HBase 是两种常用的技术。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 HBase 作为一个分布式的 NoSQL 数据库，能够高效地存储和快速查询大量数据。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Spark 读取 HBase 中的数据。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解整个过程的步骤。下表展示了
由于存在dim层中的维度表数据是在Hbase中，查询关联时一般是一行一行的读取如select * from t where v=v1 and v=v2;而Hbase读取一条数据大概时间在10ms左右。因此Hbase的读数据速度就不能满足时效性要求，上游kafka数据发送过多而下游处理时间不够导致flink反压机制触发，任务处于亚健康状态。时间长了上游就会阻塞，flink1.5之前是通过TCP的反压
概念理解 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多
架构图读流程1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta这个系统表位于哪个Region Server,因为访问表需要RegionServer2）
原创
2022-07-04 17:00:21
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HBase2.x的写入性能到底怎么样？来，不服跑个分！首先，简单介绍一下我们的测试环境：集群由5个节点组成，每个节点有12块800GB的SSD盘、24核CPU、128GB内存；集群采用HBase和HDFS混布方式，也就是同一个节点既部署RegionServer进程，又部署DataNode进程，这样其实可以保证更好的写入性能，毕竟至少写一副本在本地。关于软件版本，我们使用的HBase2.1.2版本以
Hbase中两种缓存机制memstore和blockcacheHBase中Block的概念MemStoreBlockCacheLruBlockCacheSlabCacheBucketCacheExternalBlockCacheHBase 读路径 HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，
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2023-08-04 14:29:39
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[b][color=olive][size=large]Hbase是够建在HDFS之上的半结构化的分布式存储系统，具有HDFS的所有优点，同时也有自己的亮点，支持更快速的随机读写以及更灵活的Scan操作，而在HDFS上这一点我们是远远做不到的，因为HDFS仅支持Append追加操作，而且也不具备随机读写一条数据的功能，实际上HDFS扫描的范围按Block来
背景：1、缓存对于数据库来说极其的重要2、最理想的情况是，所有数据都能够缓存到内存，这样就不会有任何文件IO请求，读写性能必然会提升到极致。3、我们并不需要将所有数据都缓存起来，根据二八法则，80%的业务请求都集中在20%的热点数据上，4、把20%的数据缓存起来，将这部分数据缓存起就可以极大地提升系统性能。HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStor
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2023-07-20 23:45:59
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# HBase读性能科普
## 概述
Apache HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS存储数据。HBase的读性能一直是其优势之一，可以支持大规模数据的高效读取。在本文中，我们将介绍HBase的读性能，并提供一些代码示例来演示如何使用HBase进行高效的读取操作。
## HBase读性能优势
HBase的读性能主要得益于以下几个方面：
## HBase提高读性能
Apache HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，常用于存储大规模数据。在处理大数据量的情况下，提高读取性能是非常重要的。本文将介绍如何通过优化HBase表设计、使用缓存和优化读取操作等方式来提高HBase的读性能。
### 优化HBase表设计
在设计HBase表结构时，需要考虑到数据的访问模式，合理设计RowKey和ColumnFamily可以提
# 实现"HBase 读强于写"教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现"HBase 读强于写"的整个流程。可以通过下面的表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 创建HBase表: 创建表
创建HBase表 --> 设置RegionServer数量: 分区表
设置RegionServer数量 --> 配置优化参数: 优化读操作
任何系统都会有各种各样的问题，有些是系统本身设计问题，有些却是使用姿势问题。HBase也一样，在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题，有些是HBase还需要完善的，有些是我们确实对它了解太少。总结起来，大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。 Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有两方
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2023-09-13 23:26:50
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文章目录一、HBase连接的方式概况二、Java1.HBase老版本：（1）建表：（2）删除表：（3）写入数据：（4）查询：（5）通过Java Api与HBase交互的一些常用的操作整合：2.HBase 2版本：（1）连接HBase：（2）创建HBase的表：（3）HBase表添加数据：（4）删除HBase的列簇或列：（5）更新HBase表的列：（6）HBase查询：（7）快速测试hbase连通
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2023-09-20 03:46:23
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背景Hbase是一个写多读少应用场景的Kv数据库，自然Hbase的读写性能使我们非常关注的，本文就简单记录下影响客户端读写性能的一些注意事项客户端读性能优化1.客户端scan的时候数据量很大时其实需要和RegionServer进行多次通信，为了减少和RegionServer通信的次数，可以设置每次和RegionServer通信时获取的记录的数量，默认为100，比如可以设置为200或者更多，此外，如
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2023-06-13 15:03:33
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