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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负载信息：RegionServer:3个 Region:5400多个现象：在使用Spark对HBase进行scan操作时发现有些task执行比较慢原因分析：查看Spark应用的executor日志，发现查询慢的都是027节点请求的。 获取此节点的regionServe
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2023-06-11 15:35:39
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HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。HBas
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2023-09-19 01:53:32
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HBase是Hadoop生态系统中的一个组件，是一个分布式、面向列的开源数据库，可以支持数百万列、超过10亿行的数据存储，因此，对HBase性能提出了一定的要求，那么如何进行HBase性能优化呢？HBase的拥有完整的支撑系统，包括底层硬件以及把硬件和操作系统、JVM、HDFS连接起来的网络之间的所有部件，这些都会对HBase性能和状态产生影响；除此之外，HBase的交互方式也会对HBase性能产
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2023-07-10 15:42:00
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一、 简介hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS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等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，
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2023-07-18 13:46:37
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HBase 优化一.高可用二. RowKey 设计1.生成随机数、hash、散列值2.字符串反转3.字符串拼接三.内存优化四.基础优化1.允许在 HDFS 的文件中追加内容2.优化 DataNode 允许的最大文件打开数3.优化延迟高的数据操作的等待时间4.优化数据的写入效率5.设置 RPC 监听数量6.优化 HStore 文件大小7.优化 hbase 客户端缓存8.指定 scan.next 扫
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2023-08-30 16:29:46
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1)配置 当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径， 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可2)关于建表&n
原创
2015-05-25 16:19:30
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配置优化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，
原创
2021-08-30 14:14:41
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目录1.预分区2. RowKey设计3.内存优化4.基础优化 HBase优化 1.预分区1.手动设定预分区 2.生成16进制序列预分区 3.按照文件中设置的规则预分区 4.使用JavaAPI创建预分区2. RowKey设计设计原则：长度原则，散列原则，唯一原则 1.生成随机数、hash、散列值 2.字符串反转 3.字符串拼接3.内存优化HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可
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2023-06-01 18:07:46
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查询缓存Scan的caching属性默认值是1，意味着扫描器每次从region服务器抓取1条记录进行匹配。我们可以设置caching为比1大得多的值。例如，设置为500，则一次可以抓取500条，需要注意的是该值设得越大服务器的内存开销会越多。HTableInterface hTable=getHTable(tableName);Scan scan=new Scan();/*设置缓存*/s
原创
2015-05-04 17:13:23
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一，Spark性能优化：开发调优1.避免创建重复的RDD 对于同一份数据，只应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据。否则Spark作业会进行多次重复计算多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。2.尽可能复用同一个RDD 对于多个RDD的数据有重叠或者包含的情况，我们应该尽量复用一个RDD，这样可以尽可能地减少RDD的数量，从而尽可能减少算子执行的次数。3.对多次使用的R
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2023-05-30 19:46:20
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Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的
由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。Spark性能优化，其实主要就是在于对内
Task优化：建议开启spark.speculation（慢任务推导，当检测的慢任务时，会同步开启相同的新任务，谁先完成就认定该任务完成）。reduceByKey会首先reduce locally。例如在进行join操作的时候，形如(k1,v1) join (k1,v2) => (k1,v3) 此时就可以进行pipeline，但是(o1) join (o2) => (o3) ，此时就会
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2023-06-11 15:31:49
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/
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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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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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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1）spark把数据写入到hbase需要用到：PairRddFunctions的saveAsHadoopDataset方法，这里用到了 implicit conversion，需要我们引入import org.apache.spark.SparkContext._2）spark写入hbase，实质是借用了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInp
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2023-07-05 10:31:41
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优化一：HBase表的优化在建立HBase表时，提前设置好表的数据存放的压缩的方式提前建立region分区设置读取表中的数据不缓存优化二：Spark程序的优化优化场景Spark中有Driver与Executor Executor执行Task Executor执行Task的时候，有可能会用到Driver中的数据 那么就需要Driver将数据发送给Executor Executor中如果要处理不同分区
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2023-07-14 15:44:41
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