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：ConstantSizeRegionSplitPolicy 0.94版本前默认切分策略 当region大小
6、Hbase写入数据流程：前提：①Hbase中的表包括：行、列族、列和值；其中，key是：行、列族和列，value是：值；②随着Hbase表中的数据量增加，RegionServer会将Region会分裂成不同的Region，Region在不同的RegionServer中，一个Region对应一个RegionServer；③每个Region中，存在一个或多个列族Store，每个Store中有一个M
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2024-02-04 01:27:07
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HBase写数据和存数据的过程： HBase数据的写入过程：1、Client访问zookeeper，获取元数据存储所在的regionserver2、通过刚刚获取的地址访问对应的regionserver，拿到对应的表存储的regionserver3、去表所在的regionserver进行数据的添加4、查找对应的region，在region中寻找列族，先向memstore中写入数据5、当m
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2023-11-19 07:19:25
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配置数据结构的创建过程 初始化cycle->conf_ctxngx_init_cycle()函数中根据nginx模块的数量ngx_max_module创建一个指针数组，如下。每个指针成员，对应nginx模块的配置数据结构。 cycle->conf_ctx = ngx_pcalloc(pool, ngx_max_module * sizeof(void *)); NGX_CORE_MO
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2013-05-22 21:24:00
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无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景简单划分（两大类）：分流——把一条数据流拆分成完全独立的两条或多条，一般通过侧输出流来实现合流——多条数据流合并为一条数据流，如union，connect，join，coGroup9.1 分流
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2024-09-05 13:22:46
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有时候分支过多，不知道是否已经合并过，使用如下命令可以检测：git branch --merged master | grep xxx官方文档：git branch
原创
2022-07-05 17:19:06
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我们都知道，Hbase的region是表的一部分，当表比较大的时候，如果还是一个Region的话，会怎样呢？当我们读取数据的时候是不是效率比较低呢？因此，我们必须对Region进行合理拆分，这也是优化性能的一部分吧。Region拆分分为两种自动拆分和手动拆分1.自动拆分1.1.ConstantSizeRegionSplitPolicy顾名思义，不变大小region拆分策略，就是按照固定的大小进行拆
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2024-05-28 23:25:15
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原因在版本3.0中文件名字是a.txt，在3.1版本将a.txt改为了b.txt，合并时
原创
2023-06-28 14:10:25
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我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。
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2023-07-12 09:49:43
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简单地说Compaction 合并是指一个 region 的一个 store 中的一些 HFile 合为一个 HFile 的操作。过程是先从这些待合并的数据文件中读出 KeyValues ，再按照由小到大排列后写入一个新的文件中。之后，这个新生成的文件就会取代之前待合并的所有文件对外提供服务。HBase 根据合并规模将 Compaction 分为了两类：MinorCompaction 和 Majo
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2023-07-14 22:10:58
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环境信息：HBase 1.2.2，Hadoop 2.7.2使用需求：为什么需要合并Region呢？这个需要从Region的Split来说。当一个Region被不断的写数据，达到Region的Split的阀值时（由属性hbase.hregion.max.filesize来决定，默认是10GB），该Region就会被Split成2个新的Region。随着业务数据量的不断增加，Region不断的执行Sp
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2023-09-20 06:44:56
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HBase在存储时, 使用了LSM树来进行数据存储, 会定期将文件进行合并, 以提升数据的查询效率, LSM树都是这么处理的. 那么到这里就有一个问题了, HBase在进行文件合并的时候, 势必会占用大量 IO, 难道不会对正常的业务产生影响么? 抱着这个疑问, 我去找了找HBase文件合并的方式.在HBase中, 负责文件合并的模块叫做: 'Compaction'. 分别看了看合并的类型、触发条
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2023-05-30 15:40:12
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HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统，本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写（Flush）与合并（Compaction），重点介绍其原理及参数配置建议。1、为什么要进行刷写和合并HBase 是 Google BigTable 的开源实现，底层存储引擎是基于 LSM 树（Log-Structured Merge Tree）数
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2023-08-24 08:12:39
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HBase中的用户数据在LSM树体系架构中最终会形成一个一个小的HFile文件。我们知道，HFile小文件如果数量太多会导致读取低效。为了提高读取效率，LSM树体系架构设计了一个非常重要的模块——Compaction。Compaction核心功能是将小文件合并成大文件，提升读取效率。一般基于LSM树体系架构的系统都会设计Compaction，比如LevelDB、RocksDB以及Cassandra
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2023-09-17 19:30:18
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在hbase里面有几个通俗的名称会经常出现1）Hregion = region2）Hregionserver = regionserver3）Hmaster = master4）Hmamstore = memstore5）Hfile = storeFile 1、什么是hbase？1）它是基于稀疏的、分布式的、持久化的、多维有序映射，它基于行健、列簇、时间戳建立索引2）构建在hdfs之上的
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2024-06-27 16:09:54
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使用场景Hbase里有用到，mapreduce的合并也有用到，也许你的业务代码里也需要对数据进行排序。Hbase里storefile的合并排序还是比较巧妙的。如果让你将有序的小文件合并成有序的大文件，你会怎么做？下面看看Hbase是怎么做的。希望里面的合并排序方法能对你有所帮助，有错误的地方欢迎拍砖。原理分析先回顾下归并排序算法：storefile合并成一个大的有序的storefile的过程跟归并
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2023-08-08 08:40:53
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本文借鉴了他人博客，但此文看了更加简明明了本文主要实现一下目标： 1. 在hive中创建的表能直接创建保存到hbase中。 2. hive中的表插入数据，插入的数据会同步更新到hbase对应的表中。 3. hbase对应的列簇值变更，也会在Hive中对应的表中变更。 4. 实现了多列，多列簇的转
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2024-02-02 13:07:13
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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，但在某些情况下，还是需要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，之后它们可以接受新的数据并继续增长。这个默认行为能满足大多数用例的需求。但是其中一种可能出现问题的情况被称为“拆分/合并风暴”：
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2023-08-18 21:16:58
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4.原理加强4.1数据存储4.1.1行式存储传统的行式数据库将一个个完整的数据行存储在数据页中4.1.2列式存储列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起传统行式数据库的特性如下： ①数据是按行存储的。 ②没有索引的查询使用大量I/O。比如一般的数据库表都会建立索引，通过索引加快查询效率。 ③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 ④面对查询需求，数
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2024-08-07 09:19:15
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一、编程API访问hbase，实现全表扫描以及空间级、表级数据的增删改查
---------------------------------------------------------------------- /**
* 测试删除数据
* @throws Exception
*/
@Test
public void tsDelData() thr
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2023-08-24 23:33:03
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