一、背景介绍 1.1 概述我们经常面临向 HBase 中导入大量数据的情景。往 HBase批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用 HBase 的 API 用 put 方法插入数据;另外一种是用 MapReduce 的方式从 hdfs 上加载数据,调用 TableOutputFormat 类在 reduce 中直接生成 put 对象写入 HBase(这种方式可以看作多线程的调用 hbas
转载 2023-08-26 08:42:53
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一.批量插入数据(hbase用户执行,不可以调整key)-- create 'ns_zj001:bigTab','f01' -- put 'ns_zj001:bigTab','001','f01:name','zhangsan' java -cp ./hbase-tools-1.0.jar:`hbase classpath` com.suning.tools.Tools -zk hbase01-d
转载 2024-01-23 21:39:44
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问题现象今天早上,我还在上班路上,测试老大在群里面喊,xx应用仿真环境访问不了,并且截图了log日志,我看了一下是dubbo服务访问超时,第一反应是dubbo服务挂了,找运维重启,重启后无果,然后等我去了公司,看了详细日志,是dubbo接口响应时长达到6s,明明是测试通过的接口,接口性能不可能这样慢, 分析了下这个接口功能,是直连hbase查询,还是rowkey的get查询,应该是几十毫秒内响应。
转载 2023-08-31 01:57:08
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1、表的设计Pre-creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的Hbase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入Hbase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡。r
转载 2023-09-01 14:43:50
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设计表的优化1. Pre-Creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区,当导入数据的时 候,所有的 HBase 客户端都向这一个 region 写数据,直到这个 region 足够大了才进行切 分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 regions,这样当数据写入 HBase 时,会按照 region 分区
转载 2023-07-14 22:05:57
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抛砖引玉:hbase建表: 将提前准备好的数据上传到hdfs: hbase(main):003:0> create 'people','0'[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -mkdir /bulkload [hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put people.txt /bulkload[hadoop@h71 ~]$ vi people.txt 1,
以下主要介绍BulkLoad导入数据到hbaseHBase有多种导入数据的方法,最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出,或者使用标准的客户端API, 但是这些都不是非常有效的方法。  Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据, 然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。与使用HBase
Hbase-之数据批量导入Hbase包含几种将数据导入到Table的方式用Mapreduce方式通过TableOutoutFormat写入Table使用Client的API,通过Put的方式bulk load使用一个MR的任务用Hbase的数据格式将数据输出到指定HDFS的HFile(StoreFile),然后将生成的StoreFile加载到运行中的Hbase集群使用bulk load批量导入数据
转载 2023-08-03 14:46:38
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Hbase作为Hadoop生态体系当中备受重用的数据库,常常需要从外部的数据源进来数据导入,涉及到比较大规模的数据,就需要进行批量导入操作,对比Hbase也有几种解决方案。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲,Hbase数据批量导入怎么做?  HBase目前常用的数据导入方式有三种: ①使用HBase原生Client API。 ②使用HBase提供的TableOutputFormat,
最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list)。在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊。无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考。
原生的写入流程读取数据 --> HBase的内存 --> StoreFile --> HFile --> 分裂到更多的Region中原生的写入方法有什么问题写入效率比较慢由于数据量比较大,写入操作会长期占用HBase的带宽,这时候如果还有大量的读操作,可能会导致读操作变的异常缓慢,因为没有带宽读取数据导致HBase的压力剧增,不断地溢写,不断地合并,不断地分裂HBase的B
转载 2023-05-17 21:16:52
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概述最近在做全量库手机号的MD5和SHA256,从130号段到199号段。差不多有140亿的数据量,其中md5是70亿,SHA256也是70亿。如何让这140亿的手机号批量写入到Hbase中去,达到效率最高不丢数据。且出现异常,可以自行修复。设计思路任务拆分将70亿是手机号,按照号段进行拆分,平均1000w个手机号为一个任务单元。开启多线程去处理每个任务单元预分区 + Rowkey设计为了让Hba
# 如何实现hbase批量create ## 整体流程 首先,我们需要连接到hbase集群,然后创建一个表,最后批量插入数据。 以下是整个过程的步骤: | 步骤 | 操作 | |------|------------| | 1 | 连接hbase | | 2 | 创建表 | | 3 | 批量插入数据 | ## 操作步骤 ### 步骤1:连接hba
原创 2024-07-08 03:24:53
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# 如何实现HBase批量读取 ## 1. 流程概述 首先我们来看一下整个HBase批量读取的流程,可以用下表展示: | 步骤 | 操作 | |-------|------| | 1 | 创建HBase配置 | | 2 | 创建HBase连接 | | 3 | 创建Get对象 | | 4 | 批量读取数据 | | 5 | 处理读取的数据 | ## 2. 操作步骤及代码示例 ### 步骤一:
原创 2024-03-25 04:20:31
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# HBase批量插入实现方法 ## 1. 概述 在HBase中进行批量插入可以大幅提高数据插入的效率,特别是在需要插入大量数据时。本文将介绍HBase批量插入的实现方法,并提供相应的代码示例和解释。 ## 2. 实现步骤 下表展示了整个HBase批量插入的实现步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. 创建HBase连接 | 建立与HBase集群的连接 |
原创 2023-09-20 10:15:56
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# HBase批量处理实现教程 ## 引言 在HBase的开发过程中,经常需要处理大量的数据。而单条数据的处理速度相对较慢,这时就需要使用批量处理来提高效率。本文将介绍如何在HBase中实现批量处理的方法,并给出相应的代码示例。 ## 流程概述 为了实现HBase批量处理,我们可以按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 创建HBase连接 |
原创 2023-12-05 06:23:54
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# HBase批量写实现指南 ## 简介 在HBase中,批量写操作是一种高效的方式,能够大幅度提高数据写入的效率。本文将为刚入行的小白详细介绍HBase批量写的实现方法和步骤。 ## 整体流程 下面的表格展示了HBase批量写的整体流程,包括每一步需要做什么以及相应的代码示例。 | 步骤 | 操作 | 代码示例 | |---|---|---| | 1 | 创建HBase连接 | `Conf
原创 2023-10-01 10:15:47
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一、前言本文首先对 HBase 做简单的介绍,包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析,并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能,同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况,将理论和实践结合,希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言,我们共同探讨共同学习。二、 HBase 简介HBase 是一个分布式,可扩展,面向列的适合存储海量
之前我们学习过添加、检索和删除表中数据的操作了,不过都是基于单个实例或基于列表的操作。下边介绍一些API调用,可以批量处理跨多行的不同操作。 事实上,许多基于列表的操作,如delete(List <Delete> deletes)或者get(List <Get> gets),都是基于batch()方法实现的。它们都是一些为了方便用户使用而保留的方法。如果你是新手,推荐使用b
转载 2023-09-26 15:57:52
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BlukLoad 定义:它是一种Hbase的批处理方式,可以提高效率,可作为优化的一部分。 在实际开发中,我们可能处理的数据量比较大,利用普通的Put来想Hbase中插入数据会降低程序的运行效率,所以Hbase为我们提供了批处理,向Hbase批量写入数据提高效率,在Hbase交互式命令行中,Hbase也提供了将数据批量插入到Hbase数据库中,命令行的批量插入原理就是先将文件转换成HFile文件,
转载 2023-08-18 23:18:56
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