HBase是一个基于HDFS的分布式、面向列的数据库系统，适合用于实时读写和随机访问大规模数据的场景。高可靠：因为底层数据写在HDFS上，保证了HBase的高可靠。面向列：HBase引入了列族的概念，将相同列族的数据在物理上保存在一起，且不保存NULL，所以在空间利用上更高高性能：HBase以rowKey为一级索引实现了简单的查询逻辑，并且通过多线程读写数据，保证了高性能读写。HBase的写性能比
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2023-07-14 22:08:27
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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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文章目录DataSourceSpark 对外暴漏的读写文件的入口:writer.save() 方法DataFrameReader.load() 方法java.util.ServiceLoader扩展Spark 支持的DataSource DataSourceDataSource 是Spark用来描述对应的数据文件格式的入口，对应的Delta也是一种数据文件格式，所以了解DataSource实现原
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2023-06-19 05:48:18
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HBase写流程原理1）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey， 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以
Maven依赖： <properties> <hbase.version>1.2.0</hbase.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group...
原创
2021-08-31 16:50:41
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文章目录Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD APISpark写HBase1. saveAsNewAPIHadoopFile API2. BulkLoadSpark应用程序依赖的jar包 Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD API代码实现：import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import
本文将介绍1、spark如何利用saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset将RDD写入hbase2、spark从hbase中读取数据并转化为RDD操作方式为在eclipse本地运行spark连接到远程的hbase。java版本：1.7.0scala版本：2.10.4zookeeper版本：3.4.5（禁用了hbase自带zookeeper...
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2021-06-04 19:10:23
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1、HBase读数据流程HBase读操作 首先从zk找到meta表的region位置，然后读取meta表中的数据，meta表中存储了用户表的region信息根据要查询的namespace、表名和rowkey信息。找到写入数据对应的region信息找到这个region对应的regionServer，然后发送请求查找对应的region先从memstore查找数据，如果没有，再从BlockCa
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2023-07-12 11:28:58
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本文转载自淘宝网BlueDavy同学的博客，文章基于淘宝对HBase的大量应用，给出了一个HBase的随机读写性能测试结果，对测试环境、配置及性能参数分析都有较详细的描述，推荐给各位NoSQL Fans。根据最近生产环境使用的经验，更多的项目的采用，以及采用了更加自动的测试平台，对HBase做了更多的场景的测试，在这篇blog中来分享下纯粹的随机写和随机读的性能数据，同时也分享下我们调整过后的参
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2023-08-07 17:57:48
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有时需要从Hbase中一次读取大量的数据，同时对实时性有较高的要求。可以从两方面进行考虑：
1、hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法，通过组装一个list<Get> gets即可实现；
2、Java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据。以上两种方法结合后，获取
数据将会更加的高效。阅读到一篇文章，对这两
个方法的结合使用给出了实例，并有详细的性能
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2023-07-05 10:49:30
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首先，需要明确的是，HBase写入速度比读取速度要快，根本原因LSM存储引擎。LSM树全称是基于日志结构的合并树(Log-Structured Merge-Tree)。No-SQL数据库一般采用LSM树作为数据结构，HBase也不例外。一、RDBMS采用B+树作为索引的数据结构众所周知，RDBMS一般采用B+树作为索引的数据结构，如图所示。RDBMS中的B+树一般是3层n路的平衡树。B+树的节点对
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2023-06-01 09:50:41
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第一章Apache HBase是一个分布式的基于于读性能优化的列式存储，读性能的优化来自于每个列簇对应一个文件。HBase最初思想来源于Google文件系统。以列为单位进行数据聚合， 可以减少IO， 因为列上的数据结构天生相似，逻辑上来说每行之间只有轻微的不同，所以更有利于提高压缩比从而降低返回结果时的带宽消耗,在网站用户量增加一定程度的时候，减少压力的第一步是增加用于并行读取的从服务
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2023-06-01 18:07:13
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NoSQL现在风生水起，hbase的使用也越来越广，但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论，在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法，也希望得到更多hbase同行们的建议，:) 在运维hbase时，目前我们最为关注的主要是三大方面的状况： 1. Cluster load； 2. 读写； 3. 磁盘空间。 1. Cluster load 集群的
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2023-09-01 00:00:43
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如何高效的通过spark读写Hbase中的数据？使用fire框架，仅需一行代码！
原创
2022-07-13 07:18:31
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背景依旧是公司用户画像项目，目前方案是将hive聚合之后的标签表全部倒入mysql，然后在ES建立索引，虽然限定了最大查询范围为90天的数据，但是面对千万级的用户量，90天的数据依旧是非常...
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2021-08-19 15:11:36
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背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询。
原创
2021-12-14 11:56:31
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1.首先在Hbase中建立一张表，名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据，写入的时候，需要写family和col
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2017-04-18 17:20:00
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写在前面hbase读的速度比写的速度慢,是一个读慢写快的数据库,因为hbase的读的时候要做很多事.写流程1）Client 先访问zookeeper，获取hbase:meta 表位于哪个Region Server。 2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta 表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server 中的
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2023-06-01 18:21:29
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# Hbase随机读写性能测试指导
## 1. 流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备Hbase环境 |
| 2 | 创建Hbase表 |
| 3 | 生成测试数据 |
| 4 | 进行随机读写性能测试 |
| 5 | 分析测试结果 |
## 2. 操作步骤及代码示例：
### 步骤1：准备Hbase环境
在本地或者服务器上搭建好Hba
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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