# 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
21阅读
一、RowKey的设计目的一条数据的唯一标识就是 rowkey,那么这条数据存储于哪个分区,取决于rowkey 处于哪个一个预分区的区间内,设计 rowkey 的主要目的 ,就是让数据均匀的分布于所有的 region 中,在一定程度上防止数据倾斜二、RowKey的设计原则2.1 Rowkey长度原则Rowkey是一个二进制码流,Rowkey的长度被很多开发者建议设计在10-100个字节,不过建议是
转载
2023-09-13 23:54:09
80阅读
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
转载
2023-09-11 21:41:50
93阅读
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
转载
2023-09-17 12:20:50
124阅读
唯一性:类似于MySQL、Oracle中的主键,用于标示唯一的行;随机性:有效解决hbase热点问题,避免大
原创
2022-07-28 06:21:44
314阅读
前言Replication:复制,指的是持续的将同一份数据拷贝到多个地方进行存储,是各种存储系统中常见而又重要的一个概念,可以指数据库中主库和从库的复制,也可以指分布式集群中多个集群之间的复制,还可以指分布式系统中多个副本之间的复制。它的难点在于数据通常是不断变化的,需要持续的将变化也反映到多个数据拷贝上,并保证这些拷贝是完全一致的。通常来说,数据复制到多个拷贝上有如下好处:多个备份提
转载
2023-07-06 17:12:58
145阅读
在关心到hbase中rowkey设计的时候,说明hbase基本的知识已经了解了。就直接上干货(如果不了解的可以参考我上面一片关于hbase的自我总结的文章,我觉得总结的还是很好的)。如果文章中有错误或是不规范的地方,欢迎随时找我哈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
转载
2023-09-05 14:19:36
66阅读
Apache HBase ™ Reference Guide http://hbase.apache.org/book.html#rowkey.design The Effect of ColumnFamily, RowKey and KeyValue Design on HFile Size :
转载
2018-07-12 14:11:00
41阅读
2评论
热点问题 hbase 中的行是以 rowkey 的字典序排序的,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
原创
2024-01-22 15:47:09
102阅读
大数据从业者必知必会的HBase,而HBase的质量很大程度取决于其主键RowKey的设计质量,所以学习HBase的核心知识点RowKey就非常必要了。今天就让我们一起从概念、功能、设计原则来探索RowKey的世界。 什么是RowKey?HBase是一个nosql(not only sql)数据库,既然是数据库,增删改查(curd)是对其最主要的操作。而在增删改查的过程中RowKey就
转载
2023-08-18 23:23:45
109阅读
HBase学习之五:HBase的RowKey设计原则 目录(?)[+]rowkey长度原则 rowkey散列原则 rowkey唯一原则 什么是热点 加盐 哈希 反转 时间戳反转 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hb
转载
2023-12-06 14:08:46
170阅读
存储的逻辑视图:1)行键(RowKey)-- 行键是字节数组, 任何字符串都可以作为行键;--表中的行根据行键进行排序,数据按照Row key的字节序(byte order)排序存储;-- 所有对表的访问都要通过行键(单个RowKey访问,或RowKey范围访问,或全表扫描) (二级索引)2)列族(ColumnFamily)-- CF必须在表定义时给出--每个CF可以有一个或多
转载
2023-08-18 23:24:33
137阅读
RowKey与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行,只有三种方式:通过单个RowKey访问(get)通过RowKey的range(正则)(like)全表扫描(scan) RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在HBASE内部,RowKey保存为字节数组。存储时,数
转载
2023-09-11 17:21:31
111阅读
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。
转载
2023-07-12 07:39:47
141阅读
HBase读写原理以及rowKey设计一、HBase基本知识1.1、HBase的数据模型1.2、HBase物理存储1.2.1、table与region的关系1.2.2、RegionService物理结构图1.3、读取数据流程图1.3.1、hbase读取数据顺序1.3.2、Client-Server交互逻辑1.3.3、region中的读取流程二、HBase查询数据底层实现2.1、scan客户端设计
转载
2023-09-05 11:10:09
223阅读
HBase是采用Key-Value形式的列存储,rowkey是HBase的key-value存储中的key,所以rowkey的设计是非常重要,直接影响到HBase的性能。HBase按单个Rowkey检索的效率是很高的,耗时在1毫秒以下就可以完成,下面就来说说rowkey的设计原则:1、RowKey的四大特性1.1 字符串类型虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的,但是建议在系统
转载
2023-08-18 23:23:07
143阅读
首先看一下RowKey设计的3条原则1、散列原则,不要用类似于时间戳这样的数据直接作为RowKey,如果确实需要用时间戳,可以把它放在低位,高位用散列来占位。2、长度原则,其实总结就一句话,rowkey只是一个唯一标识符,并没有更多的实际意义,所以不要搞得太长,但是,我想说但是,如果我的rowkey是有意义的,那么让他长一些是不是也可以呢?3、唯一性原则,这一点没什么好说的,RowKey需要唯一确
转载
2023-12-06 23:02:30
28阅读
背景:针对在hbase使用Scan+Filter进行查询时,必须要设置startKey和stopKey,限制扫描的范围分区,大数据量情况下不设置所要查询的分区会导致全表扫描。由于需要设置分区,即startKey和stopKey,那么我们需要设计好我们的rowKey,目前没有发现适用所有情况的完美的rowKey设计方案,都需要根据业务和数据来进行合理的设计我们的rowKey。比如我们业务中,需要以某
转载
2023-10-17 13:48:53
32阅读
rowkey设计首先应当遵循三大原则:rowkey长度原则rowkey是一个二进制码流,可以为任意字符串,最大长度为64kb,实际应用中一般为10-100bytes,它以byte[]形式保存,一般设定成定长。一般越短越好,不要超过16个字节,注意原因如下:1、目前操作系统都是64位系统,内存8字节对齐,控制在16字节,8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。2、hbase将部分数据加载到内存当中,
转载
2023-07-05 21:27:42
360阅读
一、概述HBase Rowkey是唯一索引(Rowkey用来表示唯一一行记录),Rowkey设计的优劣直接影响读写性能。 HBase中的行是按照Rowkey的ASCII字典顺序进行全局排序的。 由于HBase是通过Rowkey查询的,一般Rowkey上都会存一些比较关键的检索信息,建议提前考虑数据具体需要如何查询,根据查询方式进行数据存储格式的设计,要避免做全表扫描,因为效率特别低,且会损耗集群性
转载
2023-08-18 23:24:30
115阅读