首先，需要明确的是，HBase写入速度比读取速度要快，根本原因LSM存储引擎。LSM树全称是基于日志结构的合并树（Log-Structured Merge-Tree）。No-SQL数据库一般采用LSM树作为数据结构，HBase也不例外。一、RDBMS采用B+树作为索引的数据结构众所周知，RDBMS一般采用B+树作为索引的数据结构，如图所示。RDBMS中的B+树一般是3层n路的平衡树。B+树的节点对
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2023-05-25 16:03:36
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1. 表的设计1.1 Pre-Creating Regions默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。publi
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2023-09-13 23:35:03
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1、Hbase为什么写比读快(1)根本原因是hbase的存储引擎用的是LSM树，是一种面向磁盘的数据结构：Hbase底层的存储引擎为LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)。LSM核心思想的核心就是放弃部分读能力，换取写入的最大化能力。LSM Tree它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻
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2023-06-02 09:39:58
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注意：curl命令示例 这些示例使用curl命令，并遵循以下准则： 使用-X参数指定HTTP动作。 对于GET查询，Accept头设置为text / xml，表示客户端（curl）期望接收以XML格式化的响应。 您可以将其设置为text / json以接收JSON响应。 对于PUT，POST和DELETE，只有带-d参数时发送数据，才应设置Content-Type头。 如果设置了Content-T
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2023-09-06 11:05:01
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HBase 读取性能优化HBase服务端优化读请求是否均衡如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景，则将表进行hash预分区，均匀分布；如果以scan为主，则需要兼顾业务场景设计rowkey，在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。BlockCache 设置是否合理一个通用的规则就是：如果
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2023-07-12 17:11:29
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# HBase写入速度
在大数据领域，HBase是一个常用的分布式、可伸缩的NoSQL数据库。它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建，具有高可靠性和高可扩展性。HBase的写入速度是衡量其性能的重要指标之一，它取决于多个因素，如数据模型设计、硬件配置以及集群规模等。本文将介绍如何优化HBase的写入速度，并通过代码示例演示相关概念和操作。
## HBase数据模型
HBase的数据
原创
2023-09-04 05:15:09
130阅读
# HBase 测试速度指南
作为一名刚入行的小白，理解如何测试和优化HBase的速度可能会有些复杂，但别担心！本文将为你提供一个系统化的流程，帮助你顺利完成测试。同时，我还会详细解释每一步所需的代码和方法。接下来，让我们先看一下流程概览。
## 流程概览
以下是进行HBase速度测试的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------|
| 1 | 环境准备
原创
2024-10-27 06:05:17
24阅读
前言HBase是一款分布式的NoSQL DB，可以轻松扩展存储和读写能力。 主要特性有:按某精确的key获取对应的value(Get)通过前缀匹配一段相邻的数据(Scan)多版本动态列服务端协处理器(可以支持用户自定义)TTL:按时间自动过期 今天我们来聊一聊HBase以上特性在特征工程中的应用，先从最简单的获取一条数据说起：应用场景介绍Get这是HBase中最简单的一个查询操作，根据id读某一个
# 实现“HBASE 导入速度”
## 一、流程概述
为了实现“HBASE 导入速度”，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title HBASE 导入速度实现流程
section 准备工作
开始 --> 下载HBase软件包
下载HBase软件包 --> 解压软件包
section 导入数据
原创
2024-04-26 07:13:47
16阅读
上一篇空间查询不涉及到任何得效率优化, 本篇先做一个简单得效率优化,仅仅针对点数据的(PS: 线面数据还没搞定), 具体原理如下:1: hbase 得索引都在rowkey上, rowkey在hbase中是排序的, 查询如果指定Start rowkey 那么在大数据量情况下可以快速定位到数据在那些节点上, 这有点类似 跳表得多级索引, 例如 1-10亿个排序点值,
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2023-09-01 14:44:59
254阅读
项目背景：在这次影像系统中，我们利用大数据平台做的是文件（图片、视频等）批次的增删改查，每个批次都包含多个文件，上传完成以后要添加文件索引（文件信息及批次信息），由于在Hbase存储的过程中，每个文件都对应一个文件rowKey，一个批次就会有很多个RoweKey，查询的下载的时候就必须根据每个文件的rowkey找到对应的文件，如果一个批次有很多个文件的话，就需要查找很多次，这样是很浪费时间的，一开
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2023-08-20 15:15:33
94阅读
1、为什么Hbase可以存取大数据，且存取各种快，还要使用慢的离线分析？
答：因为Hbase查询模式局限，不适合复杂查询（只能按照keyrows查询），不支持join，等。但是离线数据分析多是多个表复杂的逻辑，join等。
从技术上来说, HBase 更像是“Data Store（数据存储）”多于“Data Base（数据库）”，
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2023-07-12 10:48:53
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首先，需要明确的是，HBase写入速度比读取速度要快，根本原因LSM存储引擎。LSM树全称是基于日志结构的合并树(Log-Structured Merge-Tree)。No-SQL数据库一般采用LSM树作为数据结构，HBase也不例外。一、RDBMS采用B+树作为索引的数据结构众所周知，RDBMS一般采用B+树作为索引的数据结构，如图所示。RDBMS中的B+树一般是3层n路的平衡树。B+树的节点对
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2023-06-01 09:50:41
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HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的，即由LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree) + HTable(region分区) + Cache决定——客户端可以直接定位到要查数据所在的HRegion server服务器，然后直接在服务器的一个region上查找要匹配的数据，并且这些数据部分是经过cache缓存的。
前面说过HBase会将数据
原创
2021-08-10 09:39:47
100阅读
## 手动 hbase flush 速度优化
### 简介
在 HBase 中，数据写入 HDFS 后并不会立即刷写到硬盘上，而是会先存储在内存中的 MemStore 中。当 MemStore 中的数据达到一定的阈值时，HBase 会触发 flush 操作将数据刷写到磁盘上的 StoreFile 中。flush 操作的速度对于 HBase 的性能和稳定性至关重要。
本文将介绍如何手动优化 H
原创
2023-08-18 04:38:47
141阅读
# 实现Hbase海量查询速度的方法
## 1. 流程概述
首先我们需要明确整个实现“hbase 海量查询 速度”的流程，下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HBase连接 |
| 2 | 构建查询条件 |
| 3 | 发起查询请求 |
| 4 | 处理查询结果 |
## 2. 具体操作步骤及代码示例
### 2.1 创建H
原创
2024-05-05 03:52:19
28阅读
首先续上篇测试： 经过上一篇文章中对代码及参数的修改，Hbase的写入性能在不开Hlog的情况下从3~4万提高到了11万左右。 本篇主要介绍参数调整的方法，在HDFS上加上压缩卡，最后能达到的写入性能为17W行每秒（全部测试都不开Hlog）。 上篇测试内容： 详情 。 测试数据 同时上一篇中除压缩卡之外的代码改动被整理成patch放到了Git上。打上patch修改参数之后写入随便压到7至8
# 如何实现"hbase和mysql速度"教程
## 1. 整体流程
下面是实现"hbase和mysql速度"的整体流程，你可以按照表格中的步骤逐步进行操作：
```mermaid
gantt
title 实现"hbase和mysql速度"流程
section 步骤
获取数据: 2022-01-01, 2d
存储数据到HBase: 2022-01-03, 1d
原创
2024-04-15 05:20:35
13阅读
## 优化HBase查询速度的步骤和代码示例
### 一、流程图
```mermaid
graph LR
A[了解HBase表结构] --> B[选择适当的列族]
B --> C[优化扫描过滤器]
C --> D[优化HBase数据模型]
D --> E[使用缓存]
E --> F[优化HBase集群配置]
```
### 二、步骤和代码示例
#### 1. 了解HBase表结构
在进行
原创
2023-10-05 14:54:12
65阅读
HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的，即由LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree) + HTable(region分区) + Cache决定——客户端可以直接到要查数据所在的HRegion server，然后直接在的一个region上查找要匹配的数据，并且这些数据部分是经过cache缓存的。前面说过HBase会将数据...
原创
2022-04-06 15:18:14
86阅读
