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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# HBase HFile文件合并
在HBase中，HFile是存储数据的基本单位，它包含按列族和列排序的键值对。当HBase中的数据量庞大时，会产生大量的HFile文件，为了提高性能和减少存储空间，我们需要进行HFile文件的合并操作。
## HFile文件合并的原理
HFile文件合并是将多个小的HFile文件合并成一个大的HFile文件，以减少磁盘空间的占用和提高数据访问性能。合并操作
原创
2024-04-20 05:58:23
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Split拆分说明：
Split entire table or pass a region to split individual region. With the
second parameter, you can specify an explicit split key for the region.
Examples:
split 'tableName'
split 'names
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2023-08-23 17:13:31
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# HBase 合并 HFile 文件数
## 简介
在使用 HBase 进行数据存储时，数据会以 HFile 文件的形式存储在 HDFS 中。随着数据量的增大，HBase 中的 HFile 文件数量也会增加，这可能会导致一些性能问题。为了优化 HBase 的性能，我们可以定期合并 HFile 文件，减少文件数量，提高查询效率。
本文将介绍如何使用 HBase 提供的工具和 API 实现合并
原创
2024-01-15 03:40:37
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本文由 网易云 发布。 作者： 范欣欣 本篇文章仅限内部分享，如需转载，请网易获取授权。 01 HFile索引结构解析 HFile中索引结构根据索引层级的不同分为两种：single-level和mutil-level，前者表示单层索引，后者表示多级索引，一般为两级或三级。HFile V1版本中只
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2018-05-10 16:59:00
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HBase部署与使用概述HBase的角色HMaster功能：监控RegionServer处理RegionServer故障转移处理元数据的变更处理region的分配或移除在空闲时间进行数据的负载均衡通过Zookeeper发布自己的位置给客户端RegionServer功能：负责存储HBase的实际数据处理分配个他的Region刷新缓存到HDFS维护HLog执行压缩负责处理Region分片组件：Writ
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2023-07-31 17:56:58
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1、架构原理分析1、StoreFile 保存实际数据的物理文件，StoreFile 以 HFile 的形式存储在 HDFS 上。每个 Store 会有一个或多个 StoreFile（HFile），数据在每个 StoreFile 中都是有序的。2、MemStore 写缓存，由于 HFile 中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在 MemStore 中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到 HFile
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2024-06-26 11:54:35
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4 HBase存储格式HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：1. HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装。2. HLogFile，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Se
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2024-01-14 20:26:11
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Hbase 概述 基于HDFS的面向列存储的非关系型数据库,可满足大数据存储以及快速查询更新需求。 数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。  
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2023-08-26 20:48:23
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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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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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Point 1： Table 在行的方向上分割为多个HRegion Point 2： region按大小分割的，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion Point 3： HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单
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2023-09-01 11:09:17
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<p>在这里主要分析一下
HFile V2的各个组成部分的一些细节，重点分析了
HFile V2的多级索引的
机制，接下去有时间的话会分析源码中对
HFile的读写扫描操作。</p> <h2>
HFile和流程：</h2> <p>如下图，
HFile的组成分成四部分，分别是Scanned Block（数据block）、Non-Scanned bloc
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2023-10-30 14:26:02
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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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# 从零开始学习如何生成 HFile
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在 HBase 中生成 HFile。这是一个重要的操作，尤其对于需要将数据加载到 HBase 表中的情况。
## 整个流程
首先，让我们看看生成 HFile 的整个流程：
```mermaid
journey
title 生成 HFile 流程
section 开始
开始 --
原创
2024-06-25 03:18:31
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# HBase HFile 查看
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie: 教导
Newbie --> Developer: 需要帮助
```
## 2. 教导步骤
| 步骤 | 动作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 确认 HBase 版本 | `hbase version` |
|
原创
2023-08-24 14:44:41
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Sumary:ProtobufBinarySearch 本篇主要讲HFileV2的相关内容，包括HFile的构成、解析及怎么样从HFile中快速找到相关的KeyValue.基于Hbase 0.98.1-hadoop2,本文大部分参考了官方的资源，大家可以先阅读下这篇官方文档，Reference Guide:http://hbase.apache.org/book/apes
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2024-10-28 21:30:10
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hbase常用命令，留存 hbase shell命令 描述&nbs
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2023-07-12 20:01:13
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