一、高可用二、预分区建立分区方式1、手动设定预分区create '表名','列族名',SPLITS=>['1000','2000','3000']2、生成十六进制序列预分区create '表名','列族名',NUMREGIONS=>15,SPLITLGO=>{'HexStringSplit'}
create 'staff2','info','partition2',{NUMREG
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2023-07-18 11:23:24
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HBase的优化高可用在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，如果Hmaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置。关闭 HBase 集群 （ 如果没有开启则跳过此 步） ）$ bin...
原创
2021-08-11 10:53:17
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文章目录高可用Hadoop通用性优化1) NameNode 元数据备份使用 SSD2) 定时备份 NameNode 上的元数据3)为NameNode指定多个元数据目录4) NameNode 的dir 自恢复5)HDFS保证RPC调用会有较多的线程数6) HDFS
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2022-02-22 18:36:46
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1、高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集
原创
2022-11-11 10:44:57
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文章目录高可用Hadoop通用性优化1) NameNode 元数据备份使用 SSD2) 定时备份 NameNode 上的元数据3)为NameNode指定多个元数据目录4) NameNode 的dir 自恢复5)HDFS保证RPC调用会有较多的线程数6) HDFS 副本数的调整7)HDFS文件块大器工作线程数10)...
原创
2021-06-03 22:57:17
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HBase的优化高可用在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，如果Hmaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置。关闭 HBase 集群 （ 如果没有开启则跳过此 步） ）$ bin...
原创
2022-03-07 13:40:07
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化。 下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。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
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2023-07-20 23:34:18
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1）减少调整减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整。 -- Region 如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。 -- HFile HFile是数据底
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2023-07-06 21:32:54
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：
[java]
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2023-07-12 17:38:56
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优化的目的 我们线上hbase集群使用了group分组功能，但没有针对不同业务分组的特点做特殊优化，hbase服务能力没有彻底激发出来。 本文记录了对某个业务分组参数优化的探索，借此机会深入了解不同配置对regionserver监控指标和机器负载的影响。 优化后，单台regionserver查询延迟更低，磁盘IO降低，系统更稳定。从而提高吞吐能力，进而减少机器，提升资源利用率的能力，节约成本。要解
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2024-08-23 12:04:25
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HBase 优化主要有四大方法：预分区、RowKey设计、内存优化、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，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。手动设定预分区create 'staff1','info','partit
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2023-07-10 14:37:32
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HBase的优化参数及实例
HBase是一个分布式、可伸缩的面向列的NoSQL数据库，它构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上，提供快速的读写性能和高可靠性。为了优化HBase的性能，我们可以使用一些配置参数来调整其行为。本文将介绍一些常用的HBase优化参数，并提供相应的代码示例。
1. 配置内存参数
HBase使用内存来缓存热点数据，提高读写性能。在HBase的配置文件hbase-si
原创
2023-12-20 06:37:10
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文章目录1. 预分区2. RowKey设计3. 内存优化4. 基础优化1. 预分区HBase默认建表时有一个Region，这个Region的RowKey是没有
原创
2024-04-22 11:00:03
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hdfs的优化: 设置hdfs中data的存储路径为多路径 ----> 对IO进行了分摊，这样IO优化下， 一台主机上有多个挂载点，修改hdfs-site.xml
原创
2023-04-20 18:48:42
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本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。一、软硬件优化：1. 配置内存，cpuHBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的
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2021-06-12 11:09:43
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目录： 1、建表优化 2、二级索引 3、并行处理 1．建表优化Salting 翻译成中文是加盐的意思，本质是在hbase的rowkey的byte数组的第一个字节位置设定一个系统生成的byte值， 这个byte值是由主键生成rowkey的byte数组做一个哈希算法，计算得来的。Salting之后可以把数据分布到不同的region上，这样有利于phoenix并发的读写操作。 示例：CR
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2023-07-26 20:56:45
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内存优化1、HBase 操作过程中需要大量的内存开销，Table 是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的 70%给 HBase 的 Java 堆。2、不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，因为框架占用内存过高导致系统内存不足。基础优化1、允许在 HDFS 的文件中追加内容hdfs-
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2023-07-21 20:59:27
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hbase.regionserver.handler.count (hbase-site.xml)默认值：10参数说明：每个Region Server上的RPC Handler的数量,提升RPC Handler的数量可以一定程度上提高HBase在处理大量并发时接收请求的能力HBASE_HEAPSIZE(hbase-env.sh)默认值：1000M参数说明：HBase对内存的消耗比较大
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2023-06-13 19:59:00
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Hbase的优化总结 上面这张图不是一太清晰，我后面给个单独的连接 这里的HBase的优化主要从三个大的维度来进行分析1、系统硬件 采用普通的PC Server即可，Master要求高一点(比如8 CPU，48G内存，SAS raid)，Regionserver(如8CPU，24G内存，1T*12 SATA
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2023-08-18 22:12:06
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zookeeper.session.timeout默认值：3分钟(180000ms)说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.调优：这个timeout决定了R
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2024-06-07 22:14:59
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