# 实现HBase分区压缩教程
## 概述
在HBase中，数据存储在HDFS中，而HDFS上的数据是可以进行压缩的，通过对HBase表的分区进行压缩，可以有效减少存储空间的占用，提高性能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[创建HBase表] --> B[启用表的压缩]
B --> C[设置表的压缩算法]
C --> D[压缩指定分区
原创
2024-06-01 05:07:20
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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。1．手动设定预分区hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','
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2023-07-18 10:43:30
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# HBase Shell 操作分区压缩
## 介绍
在这篇文章中，我将教给你如何使用 HBase Shell 来操作分区压缩。HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，它运行在 Hadoop 文件系统之上。分区压缩是一种优化技术，可以在 HBase 中减少存储空间和提高查询性能。
## 整体流程
下面是我们实现“HBase Shell 操作分区压缩”的整体流程：
步骤 | 操作
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原创
2023-08-12 08:37:57
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## HBase Shell操作: 分区压缩
### 1. 概述
在HBase中，表是由多个Region组成的，Region是数据的基本存储单位。当表中的数据量变大时，可能会导致Region的大小超过预设的阈值。为了保证HBase的性能，需要对Region进行压缩操作，以减小Region的大小。
本文将介绍使用HBase Shell进行分区压缩的步骤和相应的代码示例。
### 2. 操作步
原创
2023-08-19 06:26:29
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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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介绍HBase
MOB特性是在HBASE-11339中引入，这一特性改善了对中等大小值的低延迟读写(基于我们的测试结果理想状态是100K到10M)，这使得可以更好的存储文本，图片和一些其他的中等对象[1]，HBase
MOB特性通过将引用文件和MOB对象的IO路径分离来实现这一改进，对MOB使用不同的压缩策略并因此减少了因为HBase压缩所导致的写放大问题。若一个表的MOB文件存储在MOB
原创
2021-04-01 20:25:54
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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！社区系列文章：新数仓系列：HBase关键能力和特性梳理HBase和Cassandra的浅谈新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1）HBase设计之rowkey设计介绍HBase中等对象（MOB---MediumObject）存储特性引入是源自社区HBAS
原创
2021-03-15 22:43:10
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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！
原创
2021-07-13 17:28:59
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### HBase分区和压缩的概念及顺序问题
在HBase中，数据的分区和压缩是非常重要的概念，可以有效提高数据的存储和查询效率。但是，对于HBase表来说，先分区还是先压缩是一个比较常见的疑问。在实际应用中，一般是先进行分区，然后再进行压缩。
#### 为什么先分区再压缩？
HBase表的数据是以行为单位存储的，而数据的分区可以帮助我们将数据划分到不同的Region中，从而实现数据的分布式
原创
2024-06-04 07:23:11
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数据压缩与编码我们分为两种情况，一种是压缩、一种是编码。此为典型的俭约空间的做法，在一些场景下，甚至可以节约90%的空间目前 我们建议采取 snappy 方式，编码采取 DIFF 即可Snappy在GZIP、LZO等众多的压缩格式中，压缩率较高、编码、解码的速度较快，目前 平台已经默认支持修改压缩编码的步骤：1、修改表的属性，此为压缩编码alter 'test',=>'f',=&g
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2023-07-12 11:06:12
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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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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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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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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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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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众所周知，HBase 0.94对性能做了很多优化，记录一下个人对其实现细节及如何更好应用的理解。
0.94引入了两个在HBase层的数据压缩：
[color=red]一.DataBlock compression[/color]
[b]1.1 作用[/b]
DataBlock compression指的是对HFile v2中的Data Block进
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2023-07-20 23:40:15
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HBase中基本属性都是以列族为单位进行设置的，具体如下数据编码/压缩Compress/DeCompress数据压缩是HBase提供的另一个特性，HBase在写入数据块到HDFS之前会首先对数据块进行压缩，再落盘，从而可以减少磁盘空间使用量。而在读数据的时候首先从HDFS中加载出block块之后进行解压缩，然后再缓存到BlockCache，最后返回给用户。写路径和读路径分别如下： （
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2023-07-21 15:36:01
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问题： 存储在HDFS上的一个大文件有100T，怎么在实时的要求下，快速找出对应的record 实时的增删改查 hbase 根据key 查找value 底层二进制编码 序列化和反序列化 主键 列簇1 列簇2 。。。 &nbs
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2024-02-10 02:18:03
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一、HBase有哪些基本的特征HBase是类似于google的bigtable的开源实现，拥有以下特征：(1)、在HDFS之上(2)、 基于列存储的分布式数据库(3)、用于实时地读、写大规模数据集其他HBase的特性： (1)、没有真正的索引，行顺序存储，也没有所谓的索引膨胀问题。(2)、自动分区，表增长时，自动分区到新的节点上。(3)、线性扩展和区域会自动重新平衡，运行RegionServer，
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2023-06-14 08:37:10
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