1、Region数量的影响通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下：1）Hbase的一个特性MSLAB，它有助于防止堆内存的碎片化，减轻垃圾回收Full GC的问题，默认是开启的。但是每个MemStore需要2MB（一个列簇对应一个写缓存memstore）。所以如果每个region有2个family列簇
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2023-08-21 16:03:17
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# HBase 查询 Row Key
## 介绍
Apache HBase是一个高可靠性、高性能且分布式的开源NoSQL数据库。它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建，并提供了面向列的数据存储和访问。在HBase中，数据是按照行（Row）结构进行存储的，每一行都有一个唯一的标识符，称为Row Key。
在本文中，我们将介绍如何使用HBase查询Row Key，并提供一些示例代码来帮
原创
2024-01-11 05:05:55
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- rowkey长度原则rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度 64kb ，实际应用中一般为10-100bytes，以 byte[] 形式保存，一般设计成定长。 建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下： 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1
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2023-08-18 22:38:42
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1、概述HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有以下几种方式：通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录通过scan方式，设置start
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2023-07-12 10:51:31
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HBase Rowkey设计规范1.Rowkey是什么可以理解为关系型数据库MySQL Oracle的主键,用于标识唯一的行。完全是由用户指定的一串不重复的字符串。HBase中的数据永远是根据Rowkey的字典排序来排序的。2.Rowkey的作用读写数据时 通过 RowKey 找到 对应 的 Region，例如需要查找一条数据肯定需要知道他的RowKey ，写数据的时候也要根据RowKey 来写。
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2023-09-13 23:37:06
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# HBase Shell过滤查询Row Key
HBase是一个开源的分布式列式存储系统，它能够在非常大规模的集群上运行。HBase提供了一个命令行工具HBase Shell，可以通过该工具与HBase进行交互。在HBase Shell中，我们可以使用过滤器进行高级查询操作。在本文中，我们将重点介绍如何使用HBase Shell进行过滤查询Row Key。
## HBase概述
HBase
原创
2023-11-19 06:54:11
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一、概述HBase以表的形式存储数据。表有行和列族组成。列族划分为若干个列。其结构如下： 图片解释：HBase中的一行数据的结构。每一行（row），包括行键（ROWKEY），列族（Column Family）每一个列族包括列（Column），在HBase中，如果修改数据，不是修改最原始的数据而是追加数据，在获取数据的时候，如果不指定，默认获取最新的(timestamp最新的)数据。时间戳
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2023-09-11 17:20:54
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# Flink 非 Row Key 字段 Join HBase 的教程
在大数据处理的生态中，Apache Flink 和 HBase 是两个非常常用的技术。Flink 主要用于流处理，而 HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。在某些场景下，我们需要在 Flink 中对 HBase 的数据进行非 Row Key 字段的 Join 操作。本文将带你逐步理解并实现这一过程。
#
HBase过滤器及其代码示例目录HBase过滤器及其代码示例作用比较过滤器操作符常见的六大比较器BinaryComparator：二进制比较器BinaryPrefixComparator：前缀二进制比较器NullComparatorBitComparatorRegexStringComparatorSubstringComparator：字符串比较器示例代码rowKey过滤器：RowFilter列
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2023-08-13 22:40:59
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整体效果如下：所有运营商抓取到的数据都放到了一个库的三个表里面，后期做数据分析用。下面分享几个核心的源代码给 正在研究这个的朋友们。 简单架构： 爬虫核心代码：代码有些乱，基本把整个联通上的数据都能抓全了，大家自己优化代码把。（原文地址：） using Crawler.Common;
using Crawler.Interface;
using System;
using S
文章目录1.Row定义2.常用方法2.1.构造函数2.2.getArity()2.3.getField(int pos)2.4.setField(int pos, Object value)2.5. Row of(Object... values)2.6. copy(Row row)2.7.project(Row row, int[] fields)2.8.Row join(Row first,
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2023-11-02 21:33:52
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一、前言RowKey作为HBase的核心知识点，RowKey设计会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，所以RowKey的设计质量决定了HBase的质量。是咱们大数据从业者必知必会的，自然也是面试必问的考察点。那么rowkey到底是什么呢？原理是什么呢？怎么设计RowKey呢？使用场景是怎样的呢？有哪些设计原则呢？又如何进行优化呢？下面就让我们带着这些问题，一起探索RowKey的世
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2024-04-20 21:56:41
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在hbase中，rowkey的设计应该遵循三大原则rowkey唯一原则hbase中数据是以k-v格式存储的，rowkey可以类比为mysql里面的key值，因此在hbase的一张表里面，rowkey不应该重复。而且一个rowkey只能对应一条数据，用rowkey去get表里面的数据时，返回的应该是唯一一条对应的数据记录，不应该返回多条另外，因为rowkey是按照字典顺序排序存储的，所以可以将经常读
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2023-08-18 23:14:00
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讲LSM树之前，需要提下三种基本的存储引擎，这样才能清楚LSM树的由来：哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是your Mr.RightB树存储引擎是B树（关于B树的由
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2024-09-10 19:26:40
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# 如何实现Java Map key有几个
## 1. 引言
在Java开发中，Map是一种常用的数据结构，用于存储键值对。在某些情况下，我们可能需要知道Map中的键的数量。本文将介绍如何实现Java Map中键的数量。
## 2. 流程图
下面是实现Java Map键数量的流程图：
```mermaid
pie
title 实现Java Map键数量的流程图
"获取Ma
原创
2023-09-08 05:35:26
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Hbase2.0.5优化总结1.Hbase优化2.实际生产中Hbase的使用3.预定分区3.1 手动分区3.2 生成16进制分区序列预分区3.3按照文件设定的规则进行预分区 1.Hbase优化Hbase优化 核心就是结合分区_时间戳_关键字段联合使用。其中rowKey设计很重要。2.实际生产中Hbase的使用处理散列热点问题 散列热点问题即处理数据的倾斜问题，只要从事于大数据工作，解决数据倾斜问
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2023-08-30 19:29:31
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# Redis Key的概念与操作
## 引言
Redis是一个开源的内存数据库，它以键值对的方式存储数据，并提供了丰富的数据结构和操作方法。在Redis中，**Key**是用来唯一标识存储的数据的，而**Value**则是实际存储的数据内容。
在本文中，我们将介绍Redis中Key的概念、常见操作以及如何通过代码来查询Redis中的Key数量。
## Redis中的Key
在Redis中，
原创
2024-03-28 07:58:48
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# HBase 中的行删除操作
HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，主要用于处理大规模的结构化数据。它建立在 Hadoop 的 HDFS 之上，具有高可用性和强一致性等特性。本文将专注于 HBase 中的行删除操作，并提供相应的代码示例。
## HBase 的基本概念
在深入行删除之前，我们首先了解一下 HBase 的基本概念：
- **表**: HBase 中的数据
简介： 根据技术调研的过程可以明显的体会到hbase的存储方式和数据库的存储有着明显的区别，查询的方式也有着很大不同，HBase主要是通过这种filter来对数据进行筛选。同时对于数据的体量较大（10亿级别以上的数据数据量），检索和修改的场景较多时是比较适合使用hbase。 &nb
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2023-08-13 20:38:15
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1. LSM（Log-StructuredMerge-Tree）树 随着NoSQL系统尤其是类BigTable系统的流行，LSM的文件系统越来越让人熟知。LSM主要用于为那些长期具有很高记录更新（插入和删除）频率的文件提供低成本的索引机制。LSM树实现了所有的索引值对于所有的查询来说都可以通过内存组件或某个磁盘组件进行访问。LSM减少了磁盘磁壁的移动次数降低了进行数据插入时磁盘磁壁的开销。LSM
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2023-08-16 17:24:42
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