5 HBase优化5.1 预分区默认情况下，一个表就是一个分区，但是可以提前规划好 有多少分区。怎样提前判断有多少分区呢？①手动设定预分区hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']hadoop102Region的rowkey范围是：(-∞，1000)hadoop10
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2023-08-18 21:26:30
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热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求，造成资源浪费。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。 数据倾斜：Hbase可以被划分为多个Reg
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2023-07-12 10:58:46
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预分区每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。1．手动设定预分区hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','
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2023-07-18 10:43:30
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# HBase Shell 修改分区数
## 简介
Apache HBase是一个高可靠性、高性能、面向列的分布式数据库，它建立在Hadoop之上，提供了对大规模数据的实时读写访问能力。在HBase中，数据是按照分区进行存储的，每个分区都包含了一定量的数据。分区数决定了数据如何在集群中进行分布，并且直接影响了HBase的性能。本文将介绍如何使用HBase Shell修改分区数，提高HBase的
原创
2023-12-12 11:47:53
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# HBase Shell 操作分区压缩
## 介绍
在这篇文章中，我将教给你如何使用 HBase Shell 来操作分区压缩。HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，它运行在 Hadoop 文件系统之上。分区压缩是一种优化技术，可以在 HBase 中减少存储空间和提高查询性能。
## 整体流程
下面是我们实现“HBase Shell 操作分区压缩”的整体流程：
步骤 | 操作
--
原创
2023-08-12 08:37:57
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## HBase Shell操作: 分区压缩
### 1. 概述
在HBase中，表是由多个Region组成的，Region是数据的基本存储单位。当表中的数据量变大时，可能会导致Region的大小超过预设的阈值。为了保证HBase的性能，需要对Region进行压缩操作，以减小Region的大小。
本文将介绍使用HBase Shell进行分区压缩的步骤和相应的代码示例。
### 2. 操作步
原创
2023-08-19 06:26:29
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# HBase Shell查看表预分区的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你详细介绍如何使用HBase Shell查看表的预分区。下面是整个流程的总结：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | --- |
| 1 | 进入HBase Shell |
| 2 | 列出所有表 |
| 3 | 获取表的描述信息 |
| 4 | 查看表的预分区 |
现在，让我详细解释每个步骤需要做什么以及
原创
2024-01-22 05:43:23
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分区，又称为分片，是解决大数据存储的常见解决方案，大数据存储量超过了单节点的存储上限，因此需要进行分区操作将数据分散存储在不同节点上，通常每个单个分区可以理解成一个小型的数据库，尽管数据库能同时支持多个分区操作；分区引入多分区概念，可以同时对外服务提高性能。常常和分区一并提及的概念是复制，分区通常与复制结合使⽤，使得每个分区的副本存储在多个节点上。这意味着，即使每条记录属于⼀个分区，它仍然可以存储
Hbase优化（四）Hbase优化一、预分区每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据索要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。1) 手动设定预分区hbase> create 'staff','info','partition1',SPL
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2023-07-12 11:04:48
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HBase中，表会被划分为1...n个Region，被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:StartKey与 EndKey表示这个Region维护的rowKey范围，当我们要读/写数据时，如果rowKey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据。简单地说
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2023-08-22 17:33:17
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1、region 拆分机制region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 .HBase的region split策略一共有以下几种：1、ConstantSizeRegionSplitPolicy0.94版本前默认切分策略当region大小大于某个阈值(hb
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2024-01-23 21:45:09
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HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！介绍HBase中等对象（MOB---MediumObject）存储特性引入是源自社区HBASE-11339。对于中等大小的文档、图像等文件的存储（文件大小从100K到10MB），可降低读取延迟和写入访问时间[1]。通过分离文件的IO路径和MOB文件对象，
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2024-02-26 20:49:46
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Hbase优化之Region分割设置的问题Hbase一张表可以分别存储在几个Region上，一个Region又分成了好多store，一个store又分成了Memstore和StoreFile,当Memstore满64MB后，会把数据flush到disk上而成为storefile，当storefile数量超过3（设置）时，会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。这个过程中会
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2023-07-13 15:57:54
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1 配置优化1.1 Region大小HBase中数据一开始会写入memstore，满128MB（看配置）以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过触发因子时（可以配置），会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。对集群的性能有一定影响。而当合并后的storefile大于max.filesize，会触发分割动作，将它切分成两个regi
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2023-07-13 15:58:02
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Hbase（二）进阶一.Hbase分区1.预分区2.row_key设计二.Phoenix1.简介2.Phoenix安装3.Shell4.表的映射5.符号数值问题7.Phoenix的Java API8.二级索引8.1 全局二级索引8.2 本地二级索引三.Hbase整合HiveHive建立表，Hbase也建立Hbase已经有表，Hive关联 一.Hbase分区1.预分区每一个region维护着sta
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2023-08-27 23:36:09
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文章目录Region Split自定义分区系统拆分 Region SplitRegion 切分分为两种，创建表格时候的预分区即自定义分区，同时系统默认还会启动一个切分规则，避免单个 Region 中的数据量太大。自定义分区每一个 region 维护着 startRow 与 endRowKey，如果加入的数据符合某个 region 维护的rowKey 范围，则该数据交给这个 region 维护。那
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2023-07-30 17:05:41
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本篇文章不是自己总结的,而是参考资料上进行摘抄的,本文涉及到HBase的Region拆分合并以及HFile拆分合并以及其他的调优参考,如果你参考本文的话,请一定在尝试之后在修改配置,本文只是自己的一个学习记录方便以后查阅尽信书不如无书,在使用的时候需要先测试!!!!!调大堆内存默认RegionServer的内存是1GB,而MemStore默认是占百分之四十,所以MemStore才有400MB空间,
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2023-07-20 23:38:57
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一、Region 概念Region是表获取和分布的基本元素，由每个列族的一个Store组成。对象层级图如下： Table (HBase table)
Region (Regions for the table)
Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table
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2023-07-28 20:39:42
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一、HBase有哪些基本的特征HBase是类似于google的bigtable的开源实现，拥有以下特征：(1)、在HDFS之上(2)、 基于列存储的分布式数据库(3)、用于实时地读、写大规模数据集其他HBase的特性： (1)、没有真正的索引，行顺序存储，也没有所谓的索引膨胀问题。(2)、自动分区，表增长时，自动分区到新的节点上。(3)、线性扩展和区域会自动重新平衡，运行RegionServer，
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2023-06-14 08:37:10
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Region数量通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下：HBase的一个特性MSLAB，它有助于防止堆内存的碎片化，减轻垃圾回收Full GC的问题，默认是开启的。但是每个MemStore需要2MB（一个列簇对应一个写缓存memstore）。所以如果每个region有2个family列簇，总有1000
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2023-07-14 22:12:57
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