序该篇文章主要记录遇到hbase热点相关问题，以及RowKey设计和预分区相关总结。热点原因我们知道HBase一张表由多个分布在RegionServer上的Region构成，也就形成多个分区的概念，而默认情况下HBase创建表只会创建一个region，写入的数据都会写入到这一个region上，只有当数据量超过了配置的大小时，region才会拆分成为两个region来进行存储，这就回产生region
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2023-07-20 23:56:57
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在 HBase 中，表的所有行都是按照 RowKey 的字典序排列的，表在行的方向上分割为多个分区（Region），如下图所示。每
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2022-07-04 17:10:29
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第一节：HBase能做什么？
1.海量数据存储。2.准实时查询。 上百亿行*上百亿列，实现百毫秒查询。 hbase应用于海量数据存储，只有当数据量非常大的时候，Hbase才能发挥其相应的威力。比如几百万的数据量，是完全没有必要用到Hbase的。
Hbase在实际业务场景中的应用
1、交通 2、金融 3、电商 4、移
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2024-03-13 12:41:30
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概要HBase的预分区1、为何要预分区？2、如何预分区？3、如何设定预分区？1、手动指定预分区2、使用16进制算法生成预分区3、分区规则创建于文件中HBase的rowKey设计技巧1、rowkey长度原则2、rowkey散列原则3、rowkey唯一原则4、什么是热点1、加盐2、哈希3、反转4、时间戳反转 HBase的预分区1、为何要预分区？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r
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2024-05-31 11:39:17
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1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。HBase提供了自动分区、数据复制、数据备份等功能，使其在大规模数据存储和处理方面具有很高的性能和可靠性。在这篇文章中，我们将深入探讨HBase的数据复制和分区功能，揭示其核心概念、算法原理和实现细节。1.1 HBase的基本概念HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，基于Google的
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2024-08-27 15:57:11
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# HBase的分区是如何定位的
HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，使用列导向存储和设计来提供高性能的读写能力。在HBase中，数据被组织成表，表又通过行键（row key）进行分区，这些分区被称为“region”。每个region都是HBase中横向扩展的基本单位，因此理解分区的定位对高效使用HBase至关重要。
## 1. HBase的数据模型
在深入讨论HBase的分
原创
2024-09-14 06:28:00
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文章目录1、存储模型2、架构模型图3、ROOT表和META表4、Region拆分原理5、HBase在HDFS中存储6、读写操作流程写操作流程读操作流程7、Hbase的容错性 1、存储模型table中的所有行都按照row key的字典序排列。table在行的方向上分割为多个HRegion，每个HRegion分散在不同的RegionServer中。每个HRegion由多个Store构成（每个表一开始
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2024-06-15 20:50:39
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6.5 预分区表默认创建表的方式，则HBase顺序写入可能会受到RegionServer热点的影响。对行键进行加盐可以解决热点问题。在HBase中，可以使用两种方式：1.ROWKEY预分区 2.加盐指定数量分区6.5.1 ROWKEY预分区按照用户ID来分区，一共4个分区。并指定数据的压缩格式为GZ。drop table if exists ORDER_DTL;
create table if n
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2023-09-04 06:51:56
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HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。管理拆分通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/
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2024-07-29 17:11:15
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简介：HBase是一个典型的NOsql数据库，以其独特的列式存储和顺序读写(磁盘的顺序读写比内存的随机读写还要高效)，能做到高效读取和存储海量数据，是大数据存储和数仓建设中很重要的工具在讲rowkey设计和预分区之前，让我们来看看hbase数据是如何根据rowkwy找到属于自己的region进行存储一、Hbase寻址和读写原理架构分析1、HMaster 负责管理HBase元数据，即表的结构、表存储
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2023-08-29 16:31:01
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Hbase优化（四）Hbase优化一、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，我们可以将数据索要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。1) 手动设定预分区hbase> create 'staff','info','partition1',SPL
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2023-07-12 11:04:48
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2019/2/20 星期三hbase寻址机制详解 系统如何找到某个row key(或者某个row key range（范围）)所在的region big table 使用三层类似B+树的结构来保存region 位置第一层是保存zookeeper 里面的文件，它持有root region 的位置。第二层root region 是.META.表的第一个region 其中 保存了.META.z表 其它r
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2024-02-05 07:40:25
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数据分布问题简述分布式产生的根源是“规模”，规模可理解为计算和存储的需求。当单机能力无法承载日益增长的计算存储需求时，就要寻求对系统的扩展方法。通常有两种扩展方式：提升单机能力(scale up)，增加机器(scale out，水平扩展)。限于硬件技术，单机能力的提升在一个阶段内是有上限的；而水平扩展在理论上可以是无限的，同时，也更廉价、更容易落地。水平扩展可以通过快速、简单的“加机器”，有效解决
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2023-09-08 14:55:14
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1、region 拆分机制region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 .HBase的region split策略一共有以下几种：1、ConstantSizeRegionSplitPolicy0.94版本前默认切分策略当region大小大于某个阈值(hb
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2024-01-23 21:45:09
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HBase中，表会被划分为1...n个Region，被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:StartKey与 EndKey表示这个Region维护的rowKey范围，当我们要读/写数据时，如果rowKey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据。简单地说
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2023-08-22 17:33:17
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Hbase优化之Region分割设置的问题Hbase一张表可以分别存储在几个Region上，一个Region又分成了好多store，一个store又分成了Memstore和StoreFile,当Memstore满64MB后，会把数据flush到disk上而成为storefile，当storefile数量超过3（设置）时，会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。这个过程中会
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2023-07-13 15:57:54
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HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！介绍HBase中等对象（MOB---MediumObject）存储特性引入是源自社区HBASE-11339。对于中等大小的文档、图像等文件的存储（文件大小从100K到10MB），可降低读取延迟和写入访问时间[1]。通过分离文件的IO路径和MOB文件对象，
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2024-02-26 20:49:46
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1 配置优化1.1 Region大小HBase中数据一开始会写入memstore，满128MB（看配置）以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过触发因子时（可以配置），会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。对集群的性能有一定影响。而当合并后的storefile大于max.filesize，会触发分割动作，将它切分成两个regi
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2023-07-13 15:58:02
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5 HBase优化5.1 预分区默认情况下，一个表就是一个分区，但是可以提前规划好 有多少分区。怎样提前判断有多少分区呢？①手动设定预分区hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']hadoop102Region的rowkey范围是：(-∞，1000)hadoop10
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2023-08-18 21:26:30
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Hbase（二）进阶一.Hbase分区1.预分区2.row_key设计二.Phoenix1.简介2.Phoenix安装3.Shell4.表的映射5.符号数值问题7.Phoenix的Java API8.二级索引8.1 全局二级索引8.2 本地二级索引三.Hbase整合HiveHive建立表，Hbase也建立Hbase已经有表，Hive关联 一.Hbase分区1.预分区每一个region维护着sta
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2023-08-27 23:36:09
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