1. 背景HBase建表时默认只有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey。在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region。随着数据量的不断增加，这个默认的region会越来越大，当达到某个阈值会自动split成为2个region。此外，频繁的region split操作会严重影响Hbase集群的性能。所以，一般推荐在建表时进行预分区
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2023-07-12 21:06:05
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HBase默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断 增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。在此过程中，会产生两个问题：
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2023-07-12 09:39:28
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HBase是一种分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库，它提供了高效的随机读写能力和强大的数据一致性和容错性。在使用HBase创建表后，我们可以通过增加预分区来优化数据的存储和查询性能。下面我将带你了解如何实现HBase创建表后增加预分区的过程。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建HBase连接 |
| 2 | 创建HBase表 |
|
hbase建表时，支持预分区，在shell中操作： 需要注意的是，表t1建立4个分区：[min,'10')，['10','20')，['20','30')，['30',max) 插入数据之后，数据可能还在内存，没有刷到hdfs，做下操作： 从hbase管理界面查看数据文件： 查看hdfs上t1的re
原创
2022-01-13 14:30:39
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1、什么是预
原创
2023-01-06 15:56:57
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没有预分区缺点首先是热点写，我们总是会往最大的start-key所在的region写东西，因为我们的rowkey总是会比之前的大，并且hbase的是按升序方式排序的。所以写操作总是被定位到无上界的那个region中。 其次，由于写热点，我们总是往最大start-key的region写记录
原创
2021-07-31 17:09:23
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背景：HBase默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断 增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。在此过程中，会产生两个问题：1.数据往一个region上写,会有写热点问题。2.region sp
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2023-07-20 23:15:43
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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。 但是region切分是非消耗IO资源的一种操作，对我们写入的速度肯定会产生影响，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
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2023-07-12 11:24:07
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HBase在创建表时，默认会自动创建一个Region分区。在导入数据时，所有客户端都向这个Region写数据，直到这个Region足够大才进行切分。这样在大量数据并行写入时，容易引起单点负载过高，从而影响入库性能。一个好的方法是在建立HBase表时预先分配数个Region，这样写入数据时，会按照Region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。常用命令：
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2023-07-12 07:35:03
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1、hbase预分区在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的Region 随着数据量的不断增加，此Region已经不能承受不断增长的数据量，会进行Split，分裂成2个Region。 在这个过程中，会产生两个问题： 1、数据往一个Region上写,会有写热点问题。 2、Region split会消耗宝贵的集群IO资源。 由此我们可以在建表的时候，创建多个空Region，并确定每个Region的起始
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2023-08-18 23:19:13
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目录简单了解概述设置预分区一、手动指定预分区二、使用16进制算法生成预分区三、将分区规则写在文本文件中四、使用JavaAPI进行预分区简单了解概述由上图可以看出，每一个表都有属于自己的一个Region，但Region内的数据达到10GB时，会进行分割，但仍会在同一个RegionServer上，而预分区的作用主要是增加数据读写效率、负载均衡、防止数据倾斜、方便集群容灾调度Region和优化Map数量
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2023-05-29 20:31:44
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一 ，预分区1 ，默认分区规则 ：官方 ：HBase 默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断 增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。孙 ： 默认按住数据的大小分区，不按照数据的条数分区。2 ，默认分区的弊
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2023-07-18 11:55:39
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一、预分区HBase默认新建的表中只有一个Region，这个Region的Rowkey是没有边界的，即没有startRowkey和endRowkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的Region随着数据量的不断增加，此Region已经不能承受不断增长的数据量，会进行Split，分裂成2个Region。 在这个过程中，会产生两个问题：1、数据往一个Region上写,会有写热点问题。
2、Re
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2023-07-13 16:16:54
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没有预分区缺点首先是热点写，我们总是会往最大的start-key所在的region写东西，因为我们的rowkey总是会比之前的大，并且hbase的是按升序方式排序的。所以写操作总是被定位到无上界的那个region中。 其次，由于写热点，我们总是往最大start-key的region写记录，之前分裂出来的region不会再被写数据，有点被打进冷宫的赶脚，它们都处于半满状态，这样的分布也是不利的...
原创
2021-07-13 13:37:05
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# HBase预分区
HBase是一个基于Hadoop的分布式列存储系统，它提供了高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储和访问能力。在HBase中，数据是以表的形式进行组织和存储的，而表是由行和列组成的。
HBase的数据模型非常灵活，可以根据需要进行动态的列扩展。而在实际应用中，表的大小和数据的分布特征对系统的性能和可用性有很大的影响。为了优化HBase的性能，我们可以使用预分区来提高数据的
原创
2023-07-19 11:18:15
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前言Hbase在建表的时候默认只是有一个Region去存储数据,这个Region存储的数据是没有StartKey和EndKey的.如下图: 这样造成的影响是这张表的所有的数据都往这一个Region上存储,随着数据的增加,这个Region会承受不了更多的数据（达到hbase.hregion.max.filesize属性中定义的阈值，默认10GB）,导致Region会发生Split,均分成两个Regi
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2023-07-18 11:45:24
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文章目录1. 预分区1.1 手动设定预分区1.2 生成16进制序列预分区1.3 按照文件中设置的规则预分区1.4 使用JavaAPI创建预分区2. RowKey设计2.1 生成随机数、hash、散列值2.2 字符串反转2.3 字符串拼接3. 内存优化4. 基础优化 1. 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
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2023-07-12 22:59:28
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1. 为什么用HBase存储？HBase(Hadoop DataBase)是一个高可靠性、高性能、可伸缩、面向列的分布式数据库(分布式存储系统)。HBase与Hadoop的关系非常紧密，Hadoop的HDFS提供了高可靠的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定性及Failover机制的保障。同时其他周边产品诸如Hi
1.HBase预分区HBase在创建表时，默认会自动创建一个Region分区。在导入数据时，所有客户端都向这个Region写数据，直到这个Region足够大才进行切分。这样在大量数据并行写入时，容易引起单点负载过高，从而影响入库性能。一个好的方法是在建立HBase表时预先分配数个Region，这样写入数据时，会按照Region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。常用命令： --自定义预分区的Ro
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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