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。
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2021-07-23 10:17:53
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# HBase的读缓存策略揭秘
HBase是一个开源的分布式大数据存储系统，基于Google的Bigtable设计，其特点在于支持大规模的结构化数据存储，并且能够实现快速的随机读写。而其高效的读性能，很大程度上依赖于其读缓存策略。本文将介绍HBase的读缓存策略，并以代码示例进行说明。
## 什么是读缓存？
在HBase中，读缓存主要用于提高数据读取的性能。HBase使用多级缓存机制，包括B
原创
2024-09-11 05:53:59
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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。
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2021-07-27 10:23:01
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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面需要注意，
原创
2019-01-29 17:18:28
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1. 调整scan缓存优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务，另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本
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2023-09-20 06:47:27
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文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
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2023-09-25 21:08:02
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# HBase 策略科普
HBase 是一种面向列的分布式开源数据库，它建立在 Apache Hadoop 上，提供了高可靠性、高性能和高扩展性的存储解决方案。在使用 HBase 进行数据存储和查询时，合理的策略和配置是非常重要的。本文将介绍 HBase 的一些常见策略，并给出相应的代码示例。
## HBase 策略
### Row Key 设计
在 HBase 中，Row Key 是数据
原创
2024-04-15 05:22:09
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1. Hbase读写优化写：
批量写、异步批量提交、多线程并发写、使用BulkLoad写入、表优化（压缩算法、预分区、合理的rowkey设计、合理关闭WAL或异步WAL）SKIP_WAL：只写缓存，不写HLog日志。这种方式因为只写内存，因此可以极大的提升写入性能，但是数据有丢失的风险。在实际应用过程中并不建议设置此等级，除非确认不要求数据的可靠性。
ASYNC_WAL：异步将数据写入HLog日志
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2023-08-22 17:43:06
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1.hbase的架构图详解(列式存储的非关系型数据库)hbase是大型分布式数据库，缺少很多RDBMS特性, 如列类型，第二索引，触发器，高级查询语言等。但是HBase 有许多特征同时支持线性化和模块化扩充。hbase集群通过增加regionserver服务器的数量，存储容量和处理事务的速度都有了很大的提升。2.hbase的特性： 3.什么时候使用hbase？
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2023-12-12 14:33:43
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# Spark 读取 HBase 入门指南
在大数据处理的生态中，Apache Spark 和 HBase 是两种常用的技术。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 HBase 作为一个分布式的 NoSQL 数据库，能够高效地存储和快速查询大量数据。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Spark 读取 HBase 中的数据。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解整个过程的步骤。下表展示了
原创
2024-09-18 03:55:26
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# 实现"hbase读缓存"
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置HBase读缓存 |
| 2 | 编写代码实现读缓存功能 |
| 3 | 测试读缓存功能 |
```mermaid
gantt
title HBase读缓存实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 配置HBase读缓存
原创
2024-04-27 06:17:21
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# HBase 读优化实现指南
## 1. 流程概述
在实现HBase读优化的过程中，我们需要先了解整个流程，然后逐步进行优化。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 确认需要读取的数据 |
| 2 | 使用合适的扫描器进行数据读取 |
| 3 | 缓存读取的数据 |
| 4 | 使用适当的数据结构处理和展示数据 |
## 2
原创
2024-04-23 04:37:23
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概述： 缓存对于任何一个数据库都非常重要，如果有条件允许，我们更愿意把所有的数据都缓存到内存中，就不存在任何的磁盘IO，但对于大数据来说缓存所有数据几乎是不可能的，基于二八法则，我们80%的业务请求都集中在20%的数据里面，如果把这20%的数据缓存到内存中，数据库的性能将会有极大的提升。 HBase上Regionserver的内存分为两个部分：一部分作为Memstore，主要用
原创
2021-03-10 10:20:45
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架构图读流程1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta这个系统表位于哪个Region Server,因为访问表需要RegionServer2）
原创
2022-07-04 17:00:21
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由于存在dim层中的维度表数据是在Hbase中，查询关联时一般是一行一行的读取如select * from t where v=v1 and v=v2;而Hbase读取一条数据大概时间在10ms左右。因此Hbase的读数据速度就不能满足时效性要求，上游kafka数据发送过多而下游处理时间不够导致flink反压机制触发，任务处于亚健康状态。时间长了上游就会阻塞，flink1.5之前是通过TCP的反压
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2023-10-08 08:58:58
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概念理解 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多
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2023-10-08 08:59:12
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HBase是当下流行的一款海量数据存储的分布式数据库。往往海量数据存储会涉及到一个成本问题，如何降低成本。
常见的方案就是通过冷热分离来治理数据。冷数据可以用更高的压缩比算法（ZSTD），更低副本数算法（Erasure Coding），更便宜存储设备（HDD，高密集型存储机型）。
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2023-08-01 20:11:58
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一、架构1、RegionServer直接对接用户的读写请求，是真正干活的节点。2、Region表的分片。一个RegionServer中可以有多个不同的Region。一张表中的数据被横向切割存储到一个或多个Region中，每个Region就是一片。小表的话，一个Region就够了，一个Region来自于一张表。HBase中的表的行会根据RowKey的值存储在不同的Region中。一张表可
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2023-09-04 17:36:39
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Hbase读过程和写流程相比，HBase读数据是一个更加复杂的操作流程，这主要基于两个方面的原因：其一是因为整个HBase存储引擎基于LSM-Like树实现（参考），因此一次范围查询可能会涉及多个分片、多块缓存甚至多个数据存储文件；其二是因为HBase中更新操作以及删除操作实现都很简单，更新操作并没有更新原有数据，而是使用时间戳属性实现了多版本。删除操作也并没有真正删除原有数据，只是插入了一条打上
Hbase中两种缓存机制memstore和blockcacheHBase中Block的概念MemStoreBlockCacheLruBlockCacheSlabCacheBucketCacheExternalBlockCacheHBase 读路径 HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，
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2023-08-04 14:29:39
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