# HBase冷热数据分离实现指南
## 简介
在HBase中，冷热数据分离是一种很重要的数据管理策略，可以提高数据的访问效率和降低成本。本文将介绍如何实现HBase冷热数据分离，帮助刚入行的小白快速掌握这一技巧。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建HBase表) --> B(设置TTL)
B --> C(创建HFile)
C -->
原创
2024-04-09 03:59:43
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1. RegionServer 架构StoreFile保存数据的物理文件，StoreFile以HFile存储在HDFS上，每个Store有一个或者多个StoreFile(HFile)，StoreFile中的数据上有序的，字典序。MenStore写内存，所以写数据会先存到MenStore中，排好序后，等到出发刷写机制后会写到HDFS，每次刷写都会生成新的HFile。WAL在MenStore没有刷写之
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2024-06-22 13:47:23
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冷热分离功能支持将冷热数据存储在不同的介质上，可以大大降低存储成本，HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。
原创
2023-09-25 11:01:29
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摘要： 9月27日，阿里云HBase发布了冷存储特性。用户可以在购买云HBase实例时选择冷存储作为一个附加的存储空间，并通过建表语句指定将冷数据存放在冷存储介质上面，从而降低存储成本。冷存储的存储成本仅为高效云盘的1/3，适用于数据归档、访问频率较低的历史数据等各种场景。9月27日，阿里云HBase发布了冷存储特性。用户可以在购买云HBase实例时选择冷存储作为一个附加的存储空间，并通过建表语句
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2024-08-23 13:06:36
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本文根据阿里云技术专家郭泽晖在中国HBase技术社区第3届MeetUp杭州站中分享的《云上HBase冷热分离实践》编辑整理而成。今天分享的内容分为两个方面，首先会介绍下冷数据的经典场景，以及如果使用开源的HBase应该如何实现，最后介绍下HBase在云端的实现方案。冷数据定义就是访问比较少，其访问频次可能会随时间流逝而减少。如你在淘宝买的东西产生的很久以前的订单信息你可能不会去看，还有一些监控数据
原创
2021-03-30 15:45:15
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相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
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2023-12-31 20:23:35
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一、前言 从Elastic Stack 迎来 6.6 版本后，就增加了ILM生命周期管理的功能。下面我们从以下几个方面来分析：为什么索引会有生命？什么是索引生命周期？ILM 是如何划分索引生命周期的？ILM 是如何管理索引生命周期的？二、回答问题 问题1：为什么索引有生命？ 答：这就要从 Elasticsearch 的应用场景来看了。&n
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2024-07-19 07:25:08
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目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
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2023-10-28 13:37:24
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目录数据冷热分离方案1、简介1.1、什么是冷热分离1.2、什么情况下要使用冷热分离1.3、冷热分离实现思路：冷热数据都用MySQL。1.3.1、如何判断一个数据是冷数据还是热数据？1.3.2、如何触发冷热数据分离？方案一方案二方案三1.3.3、如何分离冷热数据？问题一、如何保证数据的一致性？问题二、数据量很大，一次处理不完？问题三、并发性。1.3.4、如何使用冷热数据？1.3.5、历史数据处理。
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2023-10-26 23:57:20
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冷热数据分离当前场景：gamserver启动时，会将所有数据加载到内存中，提高读取数据的性能。但是有很多数据很可能是不常用甚至再也用不到的数据，将这些数据加载到内存中需要占用更多的内存，极大的浪费了内存的使用。目标：对冷热数据进行分离，减少非必要数据对内存的占用，节约内存资源。主要工作：数据监控冷热数据识别数据迁移1.数据监控：监控与统计数据的使用，为冷热数据识别服务监控数据读取的命中率和数据存储
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2023-12-30 07:33:50
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冷热分离当数据库表数据体量大，即使是做了很多SQL层面的优化(索引、执行计划、优化语句、表结构设计)读写依然很慢可以考虑从冷热数据分离去提高速度热数据：对用户而言，是需要经常用到的数据。从数据获取后需要快速反应面向用户/系统使用，数据需要保持质量和稳定、有效。 在数据处理层面上也是优先的。 比如：在订单系统中，还未完成的订单中的数据可以认为是热数据，及时反应给用户/系统作查询比对处理&
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2023-08-08 21:53:02
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1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
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2023-09-15 11:48:14
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文章目录引言1、冷热数据分离思想2、数据层：Data tiers2.1 内容层：Content Tier2.2 热数据层：Hot Tier2.3 温数据层：Warm Tier2.4 冷数据层：Cold Tier2.5 冻结层：Frozen Tier3、节点角色3.1 内容节点3.2 热数据节点3.3 温数据节点3.4 冷数据节点3.5 冻结数据节点 引言首先抛出问题：对于热点搜索而言，最高效的存
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2024-02-28 09:07:28
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查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
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2023-12-26 12:48:17
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在当今高并发、大数据的时代，系统性能优化是非常重要的。而缓存优化作为提高系统性能的一种有效手段，被广泛应用于各种场景中。其中，冷热端分离和重排序是常见的两种缓存优化方式。本篇博客将详细介绍这两种优化方式的原理、实现和应用场景，希望能为您的系统性能优化提供帮助。缓存优化是提高系统性能的一种有效手段，其中冷热端分离和重排序是常见的两种优化方式。缓存优化冷热端分离缓存的命中率受多种因素影响，其中最重要的
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2024-04-24 14:16:39
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典型数据场景一般冷数据的定义是访问的比较少，且访问频次会随着时间的流逝而减少的数据，比如监控的数据、线上台账数据，如果在业务上出现问题，我们查看的肯定是最近一段时间的数据，而不会查看诸如半年前的监控数据。 而我们这边对冷数据的定义，根据时间成本来估算的话，大概是平均每GB数据月度访问不超过10万次这个层次的数据。同时对成本敏感的数据也可以做冷热分离。传统方案如果是传统的开源的HBase要做冷热分离
原创
2021-03-17 20:52:46
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典型数据场景一般冷数据的定义是访问的比较少，且访问频次会随着时间的流逝而减少的数据，比如监控的数据、线上台账数据，如果在业务上出现问题，我们查看的肯定是最近一段时间的数据，而不会查看诸如半年前的监控数据。而我们这边对冷数据的定义，根据时间成本来估算的话，大概是平均每GB数据月度访问不超过10万次这个层次的数据。同时对成本敏感的数据也可以做冷热分离。传统方案如果是传统的开源的HBase要做冷热分离，
原创
2021-05-05 10:45:41
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在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
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2023-12-28 04:21:31
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1. 基于冷热数据分离的思想设计LRU链表MySQL在设计LRU链表的时候，采取的实际上是冷热数据分离的思想。前面的问题，都是由于所有缓存页都混在一个LRU链表里，才导致的。真正的LRU链表，会被拆分为两个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据，这个冷数据的比例是由 innodb_old_blocks_pct 参数控制的，它默认是37，也就是说冷数据占比 37%。LRU链表实际上看起来是下面这样子的
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2023-10-27 15:28:03
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MySQL主从复制技术与读写分离技术amoeba应用前言：眼下在搭建一个人才站点，估计流量会非常大，须要用到分布式数据库技术，MySQL的主从复制+读写分离技术。读写分离技术有官方的MySQL-proxy,阿里巴巴的Amoeba。Amoeba能在阿里巴巴这么大流量的平台投入使用并且执行稳定，Amoeba的性能是非常优越的。相信眼前事实，所以选择了Amoeba。一、名词解析1. 主从复制。
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2024-01-30 23:08:17
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