背景Hbase是一个写多读少应用场景的Kv数据库,自然Hbase的读写性能使我们非常关注的,本文就简单记录下影响客户端读写性能的一些注意事项客户端读性能优化1.客户端scan的时候数据量很大时其实需要和RegionServer进行多次通信,为了减少和RegionServer通信的次数,可以设置每次和RegionServer通信时获取的记录的数量,默认为100,比如可以设置为200或者更多,此外,如
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2023-06-13 15:03:33
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# HBase读性能瓶颈探讨
HBase 是一个开源、分布式的 NoSQL 数据库,适用于存储大量结构化数据。尽管 HBase 的写性能已经相对较好,但在读性能方面,尤其是在面临大量读请求时,可能会出现性能瓶颈。本文将从多个角度分析 HBase 读取的性能瓶颈,并展示一些代码示例来帮助理解。
## HBase 架构简介
在深入瓶颈分析之前,先了解一下 HBase 的基本架构。HBase 是一
原创
2024-09-02 04:58:03
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# HBase读性能科普
## 概述
Apache HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库,它基于Hadoop的HDFS存储数据。HBase的读性能一直是其优势之一,可以支持大规模数据的高效读取。在本文中,我们将介绍HBase的读性能,并提供一些代码示例来演示如何使用HBase进行高效的读取操作。
## HBase读性能优势
HBase的读性能主要得益于以下几个方面:
原创
2024-04-25 06:10:19
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## HBase提高读性能
Apache HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库,常用于存储大规模数据。在处理大数据量的情况下,提高读取性能是非常重要的。本文将介绍如何通过优化HBase表设计、使用缓存和优化读取操作等方式来提高HBase的读性能。
### 优化HBase表设计
在设计HBase表结构时,需要考虑到数据的访问模式,合理设计RowKey和ColumnFamily可以提
原创
2024-07-02 05:51:03
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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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一、HBase读写流程 读流程 1)Client请求zk找到meta表的Region位置,meta中存储着用户表的Region信息; 2)根据命名空间,表名,rowkey等找到对应的Region信息; 3)根据Region信息请求对应的RegionServer,发送请求,查找对应的Region; 4)先从memStore读取数据,如果没有再从BlackCache中
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2023-07-09 19:14:04
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作者:AceCream佳
那好,我们先抛下为啥Hbase快,先说说Hive慢的问题。既然Hive在速度方面都比不了MySQL,就让他往后稍稍吧。Q:Hbase和MySQL谁快???
这个其实要经过比较才知道,其实我还没亲手去比较一下他俩,不过百度一查就能看到有人做的相关实验,Habse速度上有一定的优势。可能这时候又有同学跳出来:“哎呦!!!那Hbase这么快,还用Mysql干啥?直接替代它啊!!
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2023-07-21 12:35:34
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任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。 Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方
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2023-09-13 23:26:50
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# 使用 Spark 读取 HBase 提升性能的指南
在大数据处理领域,Apache Spark 和 HBase 是两个广泛使用的工具。Spark 提供强大的数据处理能力,而 HBase 则是 Hadoop 生态中用于存储海量数据的 NoSQL 数据库。当我们需要将 Spark 与 HBase 集成以提升性能时,有一些特定的步骤需要遵循。本文将详细介绍这些步骤,并给出相应的代码示例。
##
原创
2024-09-17 06:11:36
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1.合并 : hbase写数据—》内存—》磁盘 每次内存写入磁盘时会检查HFile文件大小,必要时将小文件合并成大文件。(关注合并队列对读/写请求的影响)2.分裂 :当Region大小达到预设值(如50GB),会发生region分裂,分裂成两个大小相当的region。(关注region分裂时,对读/写请求的影响)3.数据倾斜 :数据写入region时,
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2023-07-03 15:55:08
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从客户端和服务端两个方面来深入了解优化的方法客户端层面HBase 读数据共有两种方式,Get 与 Scan。在通用层面,在客户端与服务端建连需要与 zookeeper 通信,再通过 meta 表定位到 region 信息,所以在初次读取 HBase 的时候 rt 都会比较高,避免这个情况就需要客户端针对表来做预热,简单的预热可以通过获取 table 所有的 region 信息,再对每一个 regi
一个系统上线之后,开发和调优将会一直伴随在系统的整个生命周期中,HBase也不例外。今天我们要学习如何进行HBase读写性能调优,以获取最大的读写效率。 HBase写入优化客户端优化 批量写采用批量写,可以减少客户端到RegionServer之间的RPC的次数,提高写入性能。批量写请求要么全部成功返回,要么抛出异常。HTable.put(List<Put>);异步批量提交如果业务可以
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2023-08-07 17:07:59
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1 多HTable并发读
创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量
2 HTable参数设置
3.2.1 Scanner Caching
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2023-07-12 11:50:37
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任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。
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2021-07-23 10:17:53
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任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。
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2021-07-27 10:23:01
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HBase 读取性能优化1. HBase服务端优化1.1 读请求是否均衡如果数据吞吐量较大,且一次查询返回的数据量较大,则Rowkey 必须进行散列化处理,同时建表必须进行预分区处理。对于以get为主的查询场景,则将表进行hash预分区,均匀分布;如果以scan为主,则需要兼顾业务场景设计rowkey,在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。1.2 BlockCache 设置是否合理一
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2024-07-18 08:27:01
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数据库读写性能分析1、 单机类比集群测试测试环境:由3台服务器组成的hadoop集群组成分散式文件系统由一台单独的机器单机类比Hbase集群由一台机器单机测试Mysql测试规模:50万条记录以上,单线程、多线程测试测试结果: HBaseMysql单线程插入 100 条记录155 ms / 154ms243 ms / 198ms插入 1000 条记录740 ms / 884ms
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2023-08-15 18:28:19
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1)、调整my.ini文件中相关参数,这些参数可以在my.ini中直接修改,修改后重启mysql服务即可。具体每一个参数设置需要结合服务器硬件以及数据量,可以参考安装文件夹下的my_small.ini my_medium.ini my_large.ini my_huge.ini的说明。innodb_flush_log_at_trx_commit默认值1的意思
任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,
原创
2019-01-29 17:18:28
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1. 调整scan缓存优化原理: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,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务,另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会首先加载一部分数据到本
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2023-09-20 06:47:27
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