背景：1、缓存对于数据库来说极其的重要2、最理想的情况是，所有数据都能够缓存到内存，这样就不会有任何文件IO请求，读写性能必然会提升到极致。3、我们并不需要将所有数据都缓存起来，根据二八法则，80%的业务请求都集中在20%的热点数据上，4、把20%的数据缓存起来，将这部分数据缓存起就可以极大地提升系统性能。HBase在实现中提供了两种缓存结构：MemStore和BlockCache。MemStor
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2023-07-20 23:45:59
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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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# 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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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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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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说明：我们项目当中有用到kylin，其构建cube的结果存储在HBASE上。由于其创建的hbase完全由其自己控制，很难在表设置上进行优化。当然你可以在kylin中设置一部分hbase文件大小，最小分区数等参数。也可以正对单个cube独立设置这部分参数。既然不方便去优化kylin自动生成的hbase表，那就可以有其他方式来提高hbase表性能。最直接的方式就是设置合理的缓存。下面是我参
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2024-06-13 15:26:33
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内存数据刷写（MemStore Flush） 同一个Region上的不同Store代表了不同的列族，最终刷写到HDFS上的时候，会形成不同的文件夹。每一个Store都有一个MemStore，刷写数据正是从将MemStore的数据刷写到磁盘形成存储文件store file的。那么何时开始进行刷写呢？HBase制定了一系列的刷写策略，规定了内存何时开始刷写数据。在HBase的默认的核心配置
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2023-07-28 14:33:40
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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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引言： 上篇文章“HBase1.x精通:详解HBase读缓存BlockCache(一）”主要讲解了HBase块缓存的机制和三种策略，我们生产环境当前用的版本是HBase1.2.5，它默认的读缓存策略是LruBlockCache，下面我就结合HBase1.2.5源码深入剖析LruBlockCache的实现。1.BlockCache初始化 当每个HRegionserver线程通过函数run
原创
2021-03-10 10:21:36
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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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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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# 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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# 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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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 缓存
## 简介
HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。它提供了一个高可靠、高性能、高可扩展性、实时访问的存储系统。在 HBase 中，缓存是一种重要的技术手段，它可以显著提升读取性能。本文将介绍 HBase 缓存的原理、使用方法和注意事项，并提供相应的代码示例。
## HBase 缓存原理
HBase 缓存是基于内存的，它将热点数据
原创
2023-10-13 13:01:47
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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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这一章讲hbase的缓存机制，这里面涉及的内容也是比较多，呵呵，我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存。之前在讲put的时候，put是被添加到Store里面，这个Store是个接口，实现是在HStore里面，MemStore其实是它底下的小子。那它和Region Server、Region是什么关系？Region Server下面有若干个Region，每个Region下面有
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2023-08-21 17:39:51
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在《linux内核虚拟文件系统浅析》这篇文章中，我们看到文件是如何被打开、文件的读写是如何被触发的。对一个已打开的文件fd进行read/write系统调用时，内核中该文件所对应的file结构的f_op->read/f_op->write被调用。本文将顺着这条路走下去，大致看看普通磁盘文件的读写是怎样实现的。linux内核响应一个块设备文件读写的层次结构如图（摘自ULK3）：1、VFS，
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2024-09-29 16:06:31
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