# 如何在HBase中处理小文件
## 介绍
在HBase中处理小文件是一个常见的问题。由于HBase是一个面向大数据的分布式数据库，它更适合存储大型数据。然而，有时候我们可能会遇到很多小文件，这可能会导致性能下降和资源浪费。因此，我们需要一种解决方案来处理HBase中的小文件问题。
本文将介绍如何处理HBase中的小文件。我们将先讨论解决问题的整体流程，然后逐步详细说明每个步骤所需的代码和
原创
2023-09-01 13:14:52
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背景最近在做数仓宽表开发时，发现某些表的在hadoop（命令：hdfs dfs -ls）上小文件特别多，整体数据量不大，每个分区却有几百个小文件。而小文件太多带来的主要影响是：1、占用过多的nameNode 资源，影响hadoop集群稳定性。一个小文件需要在nameNode中维护一份元数据（目录、大小、权限等信息） ，占用的资源是 150字节（Byte），100个小文件则占用 14.6KB。如果每
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2023-08-18 22:57:13
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HRegoin Server上的storefile文件是被后台线程监控的，以确保这些文件保持在可控状态。磁盘上的storefile的数量会随着越来越多的memstore被刷新而变等于来越多——每次刷新都会生成一个storefile文件。当storefile数量满足一定条件时（可以通过配置参数类调整），会触发文件合并操作——minor compaction，
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2023-07-14 22:16:36
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一：概述在大多数情况下，如果使用MapReduce进行batch处理，文件一般是存储在HDFS上的，但这里有个很重要的场景不能忽视，那就是对于大量的小文件的处理（此处小文件没有确切的定义，一般指文件大小比较小，比如5M以内的文件），而HDFS的文件块一般是64M，这将会影响到HDFS的性能，因为小文件过多，那么NameNode需要保存的文件元信息将占用更多的空间，加大NameNode的负载进而影响
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2023-08-09 23:30:49
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数据修改 小史：不过吕老师，我还有问题啊，我记得 HDFS 是不能随机修改文件的，只能追加，那么 HBase 里的数据是不是写了之后就不能改也不能删除呢？ 吕老师：删除同样是追加一条版本最新的记录，只不过标记这个数据被删除而已，查询的时候，看到版本最新的记录是数据删除，就知道这个数据被删了。
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2023-12-06 00:08:49
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小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。不论什么一个文件，文件夹和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中， 每一个object占用150 bytes的内存空间。所以，假设有10million个文件， 每一个文件相应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。假设规模再大
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2023-07-12 16:55:34
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1、什么是HBaseHBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。2006年Google发表BigTable白皮书2006年开始开发HBase2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目2010年HBase成为Apache顶级项目HBase是一个高可靠性、高性能、面向
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2023-09-01 11:07:50
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前面我们搭建了Hadoop及HBase本地开发环境，（参见前文：Win7 64位系统上Hadoop单机模式的安装及开发环境搭建，Win7 64位系统上HBase单机模式的安装）多数情况下，对于MapReduce模型，其底层使用HDFS作为存储，在HDFS中，其NameNode节点保存的是文件的元数据，DataNode保存真正的文件数据，如果是大型数据文件，
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2023-07-05 11:46:38
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hbase 是高读的，虽然写的速度不很乐观，但是有时候也需要往里面存一些文件。（一般建议存放在hdfs上），这里讲一下怎么把文件存储到hbase上首先大家都知道的，hbase 只支持 byte 的存储，所以我们首先要做的是吧文件变换为byte以下就用代码来描述这些：这里用了spring-data 的hbasetemplate 具体配置可以看上篇文章hbase 相关配置然后是java代码首
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2023-06-12 19:38:16
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一、基础操作# 启动关闭
启动hbase：./bin/start-hbase.sh
停止hbase：./bin/stop-hbase.sh
启动shell脚本：./bin/hbase shell
命令查看：help
查看当前登录用户及用户组：whoami
# 命名空间
创建命名空间：create_namespace 'ns1', {'PROPERTY_NAME'=>'PROPERTY_V
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2023-08-18 21:55:33
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一.什么是HBase CompactionHbase将Region中的Store中的一些HFile进行合并。二.HBase合并原因：HBase不停的刷写，导致存储目录中有过多的数据文件，文件太多会导致维护困难、降低数据查询性能和效率。对一堆的文件进行I/O操作，耗时太多。所以HBase定期会对这些琐碎的文件进行整理，即合并Compaction。三.HBase合并原理：分为三步：排序文件、合并文件、
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2023-08-18 21:40:10
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hbase数据导入将本地文件(test.csv)上传到hdfs的根目录下,然后导入数据到hbase1.本地写一个文件进行测试，文件名为test.csv,内容如下：2.将文件上传到Hadoop3.查看是否上传成功（文件存在，表示成功）4.进入hbase shell 创建表 hbase-tb1-001,列族为cf5.执行文件导入（Hadoop用户中执行）格式：hbase [类] [分隔符] [行键，列
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2023-06-14 15:24:46
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本次主要介绍三部分：HBase简介HBase整体架构HBase安装和启动Hbase基本操作HBase简介hbase是bigtable的开源java版本，是建立在hdfs之上。 提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。它介于nosql和关系型数据库之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂
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2023-07-13 16:04:10
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Hbase一、Hbase是什么Hbase是一个开源的Nosql数据库，参考google的BigTable建模，使用Java语言实现，运行在HDFS文件系统上，为Hadoop提供类似BigTable的服务。Apache Hbase最初是Powerset公司为了处理自然语言搜索产生的海量数据而开展的项目。它可以存储海量稀疏的数据，并且具备一定的容错性、高可靠性及伸缩性。且具备Nosql数据库的特点：不
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2023-07-12 21:15:59
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小文件产生的原因：1、实时处理：比如我们使用 Spark Streaming 从外部数据源接收数据，然后经过 ETL 处理之后存储到 HDFS 中，这种情况下在每个 Job 中会产生大量的小文件。 2、hive中对表执行insert into 操作，每次插入数据都在表目录下形成一个小文件,这个小文件就是MR任务reduce端的输出文件。 解决：insert overwrite into table
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2023-07-14 22:11:10
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HBase简介HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它可以直接使用本地文件系统，也可以使用Hadoop的HDFS文件存储系统。为了提高数据的可靠性和系统的健壮性，并且发挥HBase处理大数据的能力，使用HDFS作为文件系统才更稳妥。它存储的是松散型
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2023-07-23 20:42:43
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Hbase简介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。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务。HBASE主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库）。在创作HBA
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2023-07-12 21:28:53
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# Hbase存储大量小文件
Hbase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它是基于Google的Bigtable模型实现的。Hbase在处理大量小文件时表现出色，这使得它成为处理大规模数据集的理想选择。本文将通过代码示例和图表，详细介绍Hbase如何存储大量小文件。
## Hbase存储架构
Hbase的存储架构基于HDFS（Hadoop Distributed File Syste
原创
2024-07-29 08:53:45
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# 解决HBase的小文件问题
在使用HBase时，我们经常会遇到一个常见的问题，即小文件问题。小文件问题是指在HBase中存储的数据过于碎片化，导致文件数量庞大，影响系统性能。本文将介绍HBase的小文件问题，并提供一种解决方案。
## 什么是HBase的小文件问题？
HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，其底层存储数据是通过HDFS文件系统。由于HDFS是针对大文件进行优化的，
原创
2024-07-06 06:40:21
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# HBase小文件存储方案实现指南
## 前言
HBase是一种分布式、可扩展的非关系型数据库，通常用于存储大量的结构化数据。然而，由于其底层存储是基于Hadoop的HDFS，而HDFS对小文件存储并不友好，因此在使用HBase存储小文件时需要采取一些特殊的优化方案。本文将介绍一种实现HBase小文件存储方案的具体步骤。
## 实现步骤
下面是实现HBase小文件存储方案的步骤：
| 步骤
原创
2023-12-24 05:13:33
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