此篇为大家带来的是HBase优化。目录1. HBase HA(高可用)2. 预分区3. RowKey设计4. 内存优化5. 基础优化1. HBase HA(高可用) 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，
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2021-09-03 13:44:57
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此篇为大家带来的是HBase优化。目录1. HBase HA(高可用)2. 预分区3. RowKey设计4. 内存优化
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2022-04-21 10:17:23
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HBase 优化主要有四大方法：预分区、RowKey设计、内存优化、基础优化1、预分区每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。手动设定预分区create 'staff1','info','partit
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2023-07-10 14:37:32
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一、高可用二、预分区建立分区方式1、手动设定预分区create '表名','列族名',SPLITS=>['1000','2000','3000']2、生成十六进制序列预分区create '表名','列族名',NUMREGIONS=>15,SPLITLGO=>{'HexStringSplit'}
create 'staff2','info','partition2',{NUMREG
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2023-07-18 11:23:24
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优化的目的 我们线上hbase集群使用了group分组功能，但没有针对不同业务分组的特点做特殊优化，hbase服务能力没有彻底激发出来。 本文记录了对某个业务分组参数优化的探索，借此机会深入了解不同配置对regionserver监控指标和机器负载的影响。 优化后，单台regionserver查询延迟更低，磁盘IO降低，系统更稳定。从而提高吞吐能力，进而减少机器，提升资源利用率的能力，节约成本。要解
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：
[java]
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2023-07-12 17:38:56
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1）减少调整减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整。 -- Region 如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。 -- HFile HFile是数据底
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2023-07-06 21:32:54
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化。 下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。1. 表的设计1.1 Pre-Creating Regions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
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2023-07-20 23:34:18
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本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。一、软硬件优化：1. 配置内存，cpuHBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的
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2021-06-12 11:09:43
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zookeeper.session.timeout默认值：3分钟(180000ms)说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.调优：这个timeout决定了R
一、表的设计优化1.1、提前创建region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。1.2、rowKey 优
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2023-07-11 20:19:25
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文章目录1. 预分区2. RowKey设计3. 内存优化4. 基础优化1. 预分区HBase默认建表时有一个Region，这个Region的RowKey是没有
hdfs的优化: 设置hdfs中data的存储路径为多路径 ----> 对IO进行了分摊，这样IO优化下， 一台主机上有多个挂载点，修改hdfs-site.xml
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2023-04-20 18:48:42
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目录： 1、建表优化 2、二级索引 3、并行处理 1．建表优化Salting 翻译成中文是加盐的意思，本质是在hbase的rowkey的byte数组的第一个字节位置设定一个系统生成的byte值， 这个byte值是由主键生成rowkey的byte数组做一个哈希算法，计算得来的。Salting之后可以把数据分布到不同的region上，这样有利于phoenix并发的读写操作。 示例：CR
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2023-07-26 20:56:45
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内存优化1、HBase 操作过程中需要大量的内存开销，Table 是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的 70%给 HBase 的 Java 堆。2、不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，因为框架占用内存过高导致系统内存不足。基础优化1、允许在 HDFS 的文件中追加内容hdfs-
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2023-07-21 20:59:27
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hbase.regionserver.handler.count (hbase-site.xml)默认值：10参数说明：每个Region Server上的RPC Handler的数量,提升RPC Handler的数量可以一定程度上提高HBase在处理大量并发时接收请求的能力HBASE_HEAPSIZE(hbase-env.sh)默认值：1000M参数说明：HBase对内存的消耗比较大
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2023-06-13 19:59:00
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HBase作为一个使用方便的数据库，除了必要参数外，基本可以做到安装即可使用。但是随着数据量和并发量的增加，默认配置可能没办法很好地支撑数据和业务的处理，轻则效率低下，重则系统不可用，所以在这种情况下，需要进行性能优化，下面就从几个方面来说说HBase的几个核心参数的优化
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2023-07-12 07:34:31
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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
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2023-07-12 17:39:20
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一、HBase 读优化1. HBase客户端优化和大多数系统一样，客户端作为业务读写的入口，姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法，这里一般需要关注四个问题：1) scan缓存是否设置合理？优化原理：在解释这个问题之前，首先需要解释什么是scan缓存，通常来讲一次scan会返回大量数据，因此客户端发起一次scan请求，实际并不会一次就将所有数据加载到本地，而是分成
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2023-07-31 11:04:09
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1. HBase 调优前相关规划设计//要做好调优，前期相关的规划设计也非常重要。如：HBase 的 rowkey 设计，Region 预分区，二级索引设计等；本章节主要阐述与性能调优强相关的部分设计约束。本文主要描述相关的要点，具体的设计请参考相关的二次开发文档指导。1.1. Rowkey 设计Rowkey 作用：1) 每个 Key 值被用来唯一的识别一行记录2) 用来快速的检索一条用户数据3)
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2023-07-12 21:24:07
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