一、内存溢出和内存泄露一种通俗的说法。1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是因为一直被某个或某些实例所持有导致 GC 不能回收，也就是该被释放的对象没有释放。下面具体介绍。1.1 内存溢出java.lang.OutOfMemoryError，是指程序在申请内存
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2024-03-21 22:08:37
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1、什么是Hbase。是一个高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。适合于存储非结构化数据，基于列的而不是基于行的模式如图：Hadoop生态中HBase与其他部分的关系。2、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase?Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于HadoopMapReduce编程
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2023-08-18 17:51:07
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简介不了解bloomfilter的可以参考我以前的文章：在判断元素是否存在的情形确实很高效。在hbase中的应用也是如此，可以使用bloomfilter在采用get方式获取数据的时候，过滤掉某些storefile文件，进而提升性能，当然会存在构建bloomfilter导致的性能开销。从HBase 0.96开始，默认情况下启用基于行的布隆过滤器。可以选择禁用它们或更改某些表以使用行+列布隆过滤器，具
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2024-03-04 02:08:17
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提高HBase查询效率的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设计合适的数据模型 |
| 2 | 使用RowKey进行分区 |
| 3 | 使用列簇和列限定符进行数据组织 |
| 4 | 使用过滤器进行数据过滤 |
| 5 | 批量获取数据 |
| 6 | 使用缓存提高查询效率 |
### 1. 设计合适的数据模型
在设计HBase表时，需要根据实际业务
原创
2023-12-25 07:13:19
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# HBase写效率实现教程
## 引言
本教程将指导你如何通过合理的设计和优化来提高HBase的写入效率。我们将首先介绍HBase写入流程的整体步骤，并在每一步详细解释需要做什么以及使用的代码。最后，我们还会提供一些优化的建议和技巧。
## HBase写入流程
下面是HBase写入流程的整体步骤，我们将用表格展示每一步的详细内容。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2023-10-01 10:14:56
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优化hbase的查询提升读写速率优化案例及性能提升的几种方法
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2023-06-25 20:19:09
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摘要最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询，数据存储用的是HBase，恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力，一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能)，或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效)，所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题查询需求多个查询条件构成多维度的组合查询，需要根据不同组合查询出符合查询
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2023-12-06 23:12:29
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1 主要区别1.1、Hbase适合大量插入同时又有读的情况1.2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。Hbase本质上只有一种操作，就是插入，其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行，而删除是插入一个带有插入标记的行。其主要操作是收集内存中一批数据，然后批量的写入硬盘，所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。Oracle则不同，因为他经常要随机读写，这样硬盘磁头需要
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2023-08-02 16:05:29
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最近在项目开发中遇到了一个使用hbase计数器对实时数据进行计数发生的问题。花了老长时间，必须得记录下来，希望能帮到一些开发者。 业务背景是需要计算各个车场的车流进出的数据。在这个场景下想到用HBASE的incrementColumnValue方法会很好的对车流的进出进行一个计数，最后达到一个实时计算出车流各项指标的效果。 &nbs
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2023-09-17 00:48:55
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时间：2019.4.3场景在《HBase 实现分页查询》中描述了一个按用户维度和时间区间查询HBase的场景，业务不断复杂后衍生出了另一个场景：需要查询一段时间段内，一个列符合特定条件的数据。假设我们要查询的数据领域模型如下： class 问题抽象为：从HBase查询列b=b0的数据，其中b很稀疏。 Long 行键设计与查询性能HBase使用时最重要的莫过于Rowkey的设计，直接影响数据
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2023-09-26 12:30:39
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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# 项目方案：Java字节数组的创建与使用
## 引言
在Java中，字节数组是一种用于存储二进制数据的数据类型。在许多项目中，我们需要使用字节数组来进行数据的传输、处理和存储。本文将介绍在Java中如何创建和使用字节数组，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解和应用这些知识。
## 1. 创建字节数组
Java中可以使用`new`关键字来创建一个字节数组对象。字节数组的创建可以有多种方式，这
原创
2023-10-13 11:08:46
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# Java中的克隆与实例化效率
在Java编程中，了解对象的克隆与创建新实例的效率是非常重要的。许多开发者会在这两个方法之间徘徊，不知道该如何选择。本文将逐步引导您了解这两种方法的流程，以及如何使用它们。同时，我们会使用代码示例进行演示，并提供可视化的序列图和饼状图来帮助理解。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# HBase Bulkload效率提升
## 引言
在使用HBase时，我们常常需要加载大量的数据。HBase提供了Bulkload功能，可以大幅度提升数据加载的效率。本文将介绍如何通过HBase Bulkload来提高数据加载的效率，以及具体的实现步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是HBase Bulkload的整体流程，我们将通过表格的方式展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 操
原创
2024-01-21 04:10:11
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# HBase Thrift 的效率：深入解析与性能优化
HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，它基于 Hadoop 文件系统（HDFS）构建，提供了对大规模数据集的随机实时读写访问。Thrift 是 Facebook 开发的一种跨语言服务框架，用于简化不同编程语言之间的通信。HBase Thrift 服务允许开发者使用 Thrift 客户端与 HBase 进行交互，从而实现跨语言
原创
2024-07-22 06:54:52
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# Accumulo与HBase效率比较
在大数据存储与管理领域，Apache Accumulo与Apache HBase是两种流行的分布式数据库解决方案。虽然它们都是建立在Hadoop生态系统之上的列式存储数据库，但在某些应用场景下，它们的性能表现会有所不同。本文将对这两者的效率进行比较，并提供一些代码示例以帮助更好地理解其应用。
## Accumulo与HBase的基本概念
- **Ac
原创
2024-09-27 04:38:12
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# ClickHouse与HBase效率对比：一场性能的较量
在当今数据驱动的世界中，选择合适的数据库对于企业至关重要。ClickHouse和HBase是两种流行的数据库解决方案，它们各自在处理大数据方面有着独特的优势。本文将通过代码示例和性能分析，探讨这两种数据库在效率上的差异。
## ClickHouse简介
ClickHouse是一个用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统。它
原创
2024-07-16 09:50:12
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以下原文-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢？原因还是因为树的高度低得缘故，磁盘本身是一个顺序读写快，随机读写慢
上节中，我们采用JavaAPI的方式来操作HBase，接连和访问方式都比较简单直接，而本节我们采用MapReduce的方式来操作HBase，那么就要先配置好Eclipse-Hadoop的插件。 一、安装Eclipse-Hadoop插件由于网上这方面的资料非常全，所以本人推荐一个参考博文，照着配置就OK： 二、定义Mappackage txt_to_hbase;
import
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2024-07-12 05:24:44
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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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