一、数据热点hbase的表的多个region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成热点的region1、防止数据热点的有效措施1.1加盐 这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在 rowkey 的前面增加随机数，具体就是给rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的 region 的数量
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2023-09-01 14:54:56
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行健设计HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。时间序列当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一个服务器管理，所
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2023-10-08 21:43:17
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
Hbase的列式存储和Parquet列式文件
说明Parquet 列时存储和 Hbase的存储Parquet结构1.特点
列式存储
自带Schema
具备Predicate Filter特性
Predicate Filter。先判断一个文件中是否存在符合条件的数据，有则加载相应的数据，否则跳过
2.文件构成
Parquet
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2023-09-01 11:13:34
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博主系统内redis的使用伪代码如下：Object o = redis.get(key); //1
if(o != null){
return (Student)o; //2
}
Student value = read db; //3
return value; //4这段代码也不知道最早谁开始使用的，反正就是这么流传下来了，其实这也
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2024-10-08 12:43:33
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我们以Spark和Hive的使用场景为例。 他们在做数据运算的时候会涉及到，count distinct、group by、join on等操作，这些都会触发Shuffle动作。一旦触发Shuffle，所有相同key的值就会被拉到一个或几个Reducer节点上，容易发生单点计算问题，导致数据倾斜。 一般来说，数据倾斜原因有以下几方面： 1）key分布不均匀； 2）建表时考虑不周 我们举一个例子，就
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2023-09-13 21:47:58
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数据倾斜的原因和解决方案 MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software F
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2024-08-21 22:22:12
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HBase热点 什么是热点 HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读，写或者其他操作)。 大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不
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2023-09-11 21:41:50
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一、数据热点hbase的表的多个region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成热点的region一定要避免数据热点的问题！1、防止数据热点的有效措施1.1加盐这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在 rowkey 的前面增加随机数，具体就是给rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同
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2023-09-17 12:20:50
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目录一、说说过期删除的原理消极方法（passive way）积极方法（active way）二、说说Redis的发布订阅三、Redis的数据是如何持久化的？（1）RDB和AOF机制（2）RDB的优缺点（3）AOF机制的优缺点（4）RDB和AOF该如何选择？四、Redis内存回收策略五、Redis是单进程单线程？性能为什么这么快多路复用六、如何解决Redis缓存与数据一致性问题？七、如何解决缓存雪崩
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2024-04-19 10:00:24
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数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎，当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候，数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。数据倾斜是指：mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多）
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2023-10-27 13:36:42
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Hbase的表会被划分为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的范围
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2022-12-07 20:16:04
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# HBase RowKey 热点问题解析与解决方案
HBase 是一个分布式的、列式存储的 NoSQL 数据库，广泛应用于大数据处理和实时分析中。在 HBase 存储中，`RowKey` 是数据存取的基础，因此在设计 `RowKey` 时，我们必须考虑到如何避免热点问题。
## 什么是热点？
热点问题是指在数据存储和访问中，某些 `RowKey` 被频繁访问，导致这些行在物理存储中发生争用
原创
2024-10-01 11:03:27
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# HBase写热点问题及解决方案
HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，广泛应用于大数据存储与处理。但在高并发写入的场景中，HBase可能会出现写热点问题，导致性能下降。本篇文章将探讨HBase写热点的成因及其解决方案，并用代码示例和图示进行说明。
## 什么是写热点？
写热点是指在大规模并发写入的情况下，部分行或列频繁被写入，导致这些数据所在的Region承受过大的负载，从
原创
2024-10-22 04:10:22
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# HBase 数据热点解决方案
## 引言
在 HBase 中，数据热点问题指的是某些 Region Server 处理的数据集中在少数几个 Region 中，导致这些 Region Server 负载过高，而其他 Region Server 的资源却没有得到充分利用。这种情况下，会导致性能下降和系统不稳定。为了解决这个问题，我们需要将数据负载平衡，确保每个 Region Server 能够均
原创
2023-10-20 06:12:16
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HBase定义 热点问题 HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。总之，在一个HBase： 表是行的集合
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2024-04-14 20:50:31
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1、Hbase热点(数据倾斜)问题，读写请求会集中到某一个RegionServer上产生热点问题的原因：1、hbase的中的数据是按照字典序排序的，当大量连续的rowkey集中写在个别的region，各个region之间数据分布不均衡；2、创建表时没有提前预分区，创建的表默认只有一个region，大量的数据写入当前region3、创建表已经提前预分区，但是设计的rowkey没有规律可循解决方案：r
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2023-07-06 21:48:16
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# 如何解决HBase表数据倾斜问题
## 引言
在HBase中，数据倾斜是指某些RegionServer上的Region负载过重，而其他RegionServer上的Region负载较轻的情况。这可能导致性能下降，甚至影响整个集群的可用性。本文将介绍如何解决HBase表数据倾斜的问题。
## 解决流程
以下是解决HBase表数据倾斜问题的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-12-16 12:07:29
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
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2024-10-03 15:25:43
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一、前言HBase由于它存储和读写的高性能，在OLAP即时分析中发挥着重要的作用。而RowKey作为HBase的核心知识点，其设计势必会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，可以说RowKey的设计质量关乎了HBase的质量。言归正传，对于关系型数据库，数据定位可以理解为“二维坐标”；但在HBase中，定位一条数据（即一个Cell）我们需要4个维度的限定：行键（RowKey）、列族
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2023-07-12 10:57:04
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