# HBase协处理器资源分配方案
## 引言
HBase是一个基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，具有高可扩展性和高可用性。协处理器是一种增强HBase功能的机制，可以在原子性、性能和扩展性方面给HBase带来很大的提升。不少用户在具体应用场景中，常常面临如何合理分配协处理器资源的问题，本文将提供一个具体方案。
## 问题定义
在某个医疗健康数据分析系统中，HBase用作存储、检索
Hbase协处理器使用总结使用背景使用hbase同步数据到es，每次hbase客户端发送put请求后，触发协处理器将数据同步到es。版本介绍jdk版本：1.8hbase版本：1.2.0es版本：6.8.5hadoop版本： 2.6.0话不多说，直接上代码。有关协处理器了解请参考底部官网连接和相关博客。pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&g
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2023-09-03 17:42:18
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1、协处理器简介使用客户端API,配合筛选机制,例如,使用过滤器或限制列族的范围,都可以控制被返回到客户端的数据量。如果可以更进一步优化会更好,例如,数据的处理流程直接放到服务器端执行,然后仅返回一个小的处理结果集。这类似于一个小型的MapReduce框架,该框架将工作分发到整个集群。 协处理器允许用户在 region服务器上运行自己的代码,更准确地说是允许用户执行region级的操作,并且可以使
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2023-07-18 11:55:16
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在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获得很好的性能提升。于是，HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors)，实现一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
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2023-07-12 09:13:26
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Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。
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2023-07-12 09:12:21
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目录简单了解官方帮助文档协处理器出现的原因协处理器的分类ObserverEndpointPhoenix协处理器的使用加载方式静态加载动态加载协处理器的卸载协处理器Observer应用实战需求步骤一、HBase当中创建第一张表proc1和第二张表proc2二、开发HBase的协处理器三、将java打成Jar包，上传到HDFS四、将jar包挂载到proc1表五、用JavaAPI想proc1表中添加数据
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2023-07-11 21:53:30
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HBase 和 MapReduce 有很高的集成，我们可以使用 MR 对存储在 HBase 中的数据进行分布式计算。但是在很多情况下，例如简单的加法计算或者聚合操作（求和、计数等），如果能够将这些计算推送到 RegionServer，这将减少服务器和客户的的数据通信开销，从而提高 HBase 的计算性能，这就是本文要介绍的协处理器（Coproc
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2023-07-12 11:05:24
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HBase作为列族数据库最长被人诟病的特性包括：
• 无法轻易建立“二级索引”
• 难以执行求和、计数、排序等操作
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2023-07-12 09:20:19
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文章目录HBase的协处理器(一)协处理器起源(二)两种协处理器(三)协处理器加载方式(四)协处理器Observer实战1.HBase当中创建第一张表proc12.Hbase当中创建第二张表proc23.开发HBase的协处理器4.将项目打成jar包，并上传到HDFS上面5.将打好的jar包挂载到proc1表当中去6.向proc1表中添加数据7.卸载协处理器命令 HBase的协处理器http:/
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2023-07-12 17:43:46
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HBase客户端查询存在的问题Scan
用Get/Scan查询数据，Filter
用Filter查询特定数据以上情况只适合几千行数据以及不是很多的列的“小数据”。当表扩展为亿万行及百万列时，在通过网络传递移动大量的数据导致网络拥堵，且客户端需要足够多内存来处理这么大量数据的计算操作，另外，客户端代码也会变的大而复杂。解决方案移动计算比移动数据更划算Coprocessor将运算移动到数据所处的节点。
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2023-07-28 00:01:12
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一、1，方便高效的压缩数据。2，支持快速数据索引。3，管理和配置简单，支持横向扩展，所以非常容易扩展。4，聚合查询性能非常高。5，可高效的进行分区，提供自动分区机制，把大的region切分成小的subregion。 缺点：1，对join以及多表合并数据的查询性能不好。2，更新过程中有大量的写入和删除操作，需要频繁合并和分裂，降低存储效率。3，对关系模型支持不好，分区和索引模式设计比较困难
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2023-05-28 19:57:04
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Hbase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase在数据存储层中集成了 MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。
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2023-07-12 09:21:31
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HBase协处理器知识点
1、为什么引入协处理器？
在旧版（0.92HBase版本之前）的HBase中是没有引入协处理器的概念的。这样存在的问题是：创建二级索引较难，很难进行简单的排序、求和、计数等操作。这里是指在该版本限制下难以进行上述操作，不是不行。为了降低难度，提出了协处理器的概念。
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2023-07-12 09:09:11
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cap理论： 一致性 可用性 可靠性 任何分布式系统只能最多满足上面2点，无法全部满足 NOSQL = Not Only SQL = 不只是SQLHBase速度并不快，知识当数据量很大时它慢的不明显 HBase缺点：数据分析是弱项，对于整个NOSQL生态圈，基本都不支持表关联需求如下时不支持使用HBase: 主要需求
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2023-07-12 10:36:19
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主要内容：1. HBase协处理器介绍2. 观察者（Observer）3. 终端（endpoint）------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2023-08-25 14:02:51
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一、协处理器官方帮助文档http://hbase.apache.org/book.html#cp协处理器出现的原因HBase作为列族数据库经常被人诟病的就是无法轻易建立“二级索引”，难执行求和、计数、排序等操作。在0.92版本以前的HBase虽然在数据存储层集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算，然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在ser
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2023-07-20 23:42:21
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6. Hbase协处理器6.1 协处理器简介 HBase作为列数据库，最经常被人诟病的特性包括： 1.无法轻易建立“二级索引” 2.难以执行求和、计数、排序等操作 比如,在旧版本的(<0.92)Hbase中,统计数据表的总行数,需要使用Counter方法,执行一次 MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算
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2023-07-12 17:43:01
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1.协处理器概念
协处理器允许用户在RegionServer上运行自己的逻辑代码，
数据的处理流程在服务器上完成，只返回一个很小的结果集，
类似一个小的MapReduce框架。2.协处理器优先级：系统级和用户级
同时序号越小，优先级越高。3.协处理器开始和结束 中间保持的是 CoprocessorEnvironment4.如何加载协处理器 hbase-site.xml中的协处理器都
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2023-07-18 11:54:32
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HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。
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2023-07-12 09:10:50
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1.起因(Why HBase Coprocessor) HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的( protocol, byte[] row) 。rigons区域：HTableInterface.copro...
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2013-11-24 17:02:00
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