HBase写流程原理1）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey， 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以
一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。Hbase查询优化作为NoSQL数据库，增删改查是其最基本的功能，...
原创
2021-06-10 21:34:23
282阅读
一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。Hbase查询优化作为NoSQL数据库，增删改查是其最基本的功能，...
原创
2021-06-10 21:34:22
226阅读
HBase 读取性能优化1. HBase服务端优化1.1 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。1.2 BlockCache 设置是否合理一
HBase是一个基于HDFS的分布式、面向列的数据库系统，适合用于实时读写和随机访问大规模数据的场景。高可靠：因为底层数据写在HDFS上，保证了HBase的高可靠。面向列：HBase引入了列族的概念，将相同列族的数据在物理上保存在一起，且不保存NULL，所以在空间利用上更高高性能：HBase以rowKey为一级索引实现了简单的查询逻辑，并且通过多线程读写数据，保证了高性能读写。HBase的写性能比
转载
2023-07-14 22:08:27
62阅读
一、HBase 读优化1. HBase客户端优化和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题：1) scan缓存是否设置合理？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
转载
2023-07-31 11:04:09
4阅读
1、HBase读数据流程HBase读操作 首先从zk找到meta表的region位置，然后读取meta表中的数据，meta表中存储了用户表的region信息根据要查询的namespace、表名和rowkey信息。找到写入数据对应的region信息找到这个region对应的regionServer，然后发送请求查找对应的region先从memstore查找数据，如果没有，再从BlockCa
转载
2023-07-12 11:28:58
52阅读
本文转载自淘宝网BlueDavy同学的博客，文章基于淘宝对HBase的大量应用，给出了一个HBase的随机读写性能测试结果，对测试环境、配置及性能参数分析都有较详细的描述，推荐给各位NoSQL Fans。根据最近生产环境使用的经验，更多的项目的采用，以及采用了更加自动的测试平台，对HBase做了更多的场景的测试，在这篇blog中来分享下纯粹的随机写和随机读的性能数据，同时也分享下我们调整过后的参
转载
2023-08-07 17:57:48
76阅读
HBase是Hadoop生态系统中的一个组件，是一个分布式、面向列的开源数据库，可以支持数百万列、超过10亿行的数据存储，因此，对HBase性能提出了一定的要求，那么如何进行HBase性能优化呢？HBase的拥有完整的支撑系统，包括底层硬件以及把硬件和操作系统、JVM、HDFS连接起来的网络之间的所有部件，这些都会对HBase性能和状态产生影响；除此之外，HBase的交互方式也会对HBase性能产
转载
2023-07-10 15:42:00
0阅读
一、 简介hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，
转载
2023-07-18 13:46:37
4阅读
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。HBas
转载
2023-09-19 01:53:32
23阅读
有时需要从Hbase中一次读取大量的数据，同时对实时性有较高的要求。可以从两方面进行考虑：
1、hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法，通过组装一个list<Get> gets即可实现；
2、Java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据。以上两种方法结合后，获取
数据将会更加的高效。阅读到一篇文章，对这两
个方法的结合使用给出了实例，并有详细的性能
转载
2023-07-05 10:49:30
249阅读
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
转载
2023-06-01 09:50:41
187阅读
第一章Apache HBase是一个分布式的基于于读性能优化的列式存储，读性能的优化来自于每个列簇对应一个文件。HBase最初思想来源于Google文件系统。以列为单位进行数据聚合， 可以减少IO， 因为列上的数据结构天生相似，逻辑上来说每行之间只有轻微的不同，所以更有利于提高压缩比从而降低返回结果时的带宽消耗,在网站用户量增加一定程度的时候，减少压力的第一步是增加用于并行读取的从服务
转载
2023-06-01 18:07:13
151阅读
1)配置 当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径， 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可2)关于建表&n
原创
2015-05-25 16:19:30
507阅读
配置优化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，
原创
2021-08-30 14:14:41
574阅读
目录1.预分区2. RowKey设计3.内存优化4.基础优化 HBase优化 1.预分区1.手动设定预分区 2.生成16进制序列预分区 3.按照文件中设置的规则预分区 4.使用JavaAPI创建预分区2. RowKey设计设计原则：长度原则，散列原则，唯一原则 1.生成随机数、hash、散列值 2.字符串反转 3.字符串拼接3.内存优化HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可
转载
2023-06-01 18:07:46
58阅读
查询缓存Scan的caching属性默认值是1，意味着扫描器每次从region服务器抓取1条记录进行匹配。我们可以设置caching为比1大得多的值。例如，设置为500，则一次可以抓取500条，需要注意的是该值设得越大服务器的内存开销会越多。HTableInterface hTable=getHTable(tableName);Scan scan=new Scan();/*设置缓存*/s
原创
2015-05-04 17:13:23
904阅读
HBase 优化一.高可用二. RowKey 设计1.生成随机数、hash、散列值2.字符串反转3.字符串拼接三.内存优化四.基础优化1.允许在 HDFS 的文件中追加内容2.优化 DataNode 允许的最大文件打开数3.优化延迟高的数据操作的等待时间4.优化数据的写入效率5.设置 RPC 监听数量6.优化 HStore 文件大小7.优化 hbase 客户端缓存8.指定 scan.next 扫
转载
2023-08-30 16:29:46
75阅读
NoSQL现在风生水起，hbase的使用也越来越广，但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论，在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法，也希望得到更多hbase同行们的建议，:) 在运维hbase时，目前我们最为关注的主要是三大方面的状况： 1. Cluster load； 2. 读写； 3. 磁盘空间。 1. Cluster load 集群的
转载
2023-09-01 00:00:43
33阅读
