1、表的设计Pre-creating Regions(预分区)
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。r
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2023-09-01 14:43:50
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因为要对HBase中的链路数据进行分析,考虑到直接扫描HBase表对HBase集群压力较大,因此通过扫描HFile文件来完成。 HBase的中数据表是按照小时来存储的,在扫描某一个小时的数据表时,首先建立该表的快照(Snapshot),再基于HBase提供的TableSnapshotInp
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2023-06-13 15:00:20
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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。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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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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在项目过程中中,我们会经常使用Spark SQL去查询/分析HBase中的数据,内置的读取数据源使用的是TableInputFormat ,这个TableInputFormat 有一些缺点:一个Task里面只能启动一个Scan取HBase中读取数据;TableInputFormat 中不支持BulkGet不能享受到Spark SQL内置的catalyst引擎
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2023-07-14 15:44:32
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Spark DataFrame 写入 HBase 的常用方式Spark 是目前最流行的分布式计算框架, 而 HBase 则是在 HDFS 之上的列式分布式存储引擎, 基于 Spark 做离线或者实时计算, 数据结果保存在 HBase 中是目前很流行的做法例如用户画像单品画像推荐系统等都可以用 HBase 作为存储媒介, 供客户端使用因此 Spark 如何向 HBase 中写数据就成为很重要的一个环
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2023-08-02 15:10:44
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1. HBase 调优前相关规划设计//要做好调优,前期相关的规划设计也非常重要。如:HBase 的 rowkey 设计,Region 预分区,二级索引设计等;本章节主要阐述与性能调优强相关的部分设计约束。本文主要描述相关的要点,具体的设计请参考相关的二次开发文档指导。1.1. Rowkey 设计Rowkey 作用:1) 每个 Key 值被用来唯一的识别一行记录2) 用来快速的检索一条用户数据3)
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2023-07-12 21:24:07
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说明本文参考自HBase数据读取流程解析hbase(二)hfile结构目录说明1.HBase读取数据流程2.疑问2.1上述(10)中,需要对满足条件的KeyValue进行从小到大排序合并构建最小堆。2.1.1为什么Scanner需要有小到大排序?2.1.2HBase中KeyValue是什么样的结构?2.1.3不同KeyValue之间如何进行大小比较?2.2上述(11)中数据是如何从最小堆KeyVa
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2023-07-25 23:34:51
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记一次HBase进行数据迁移,重建元数据前情提要正文数据迁移重建元数据测试查询后续的表修复Multiple regions have the same startkeyRegion not listed in hbase:meta or deployed on any region server.Region state=FAILED_OPENRegion not deployed on any
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2023-07-14 15:54:55
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一、项目环境搭建新建 Maven Project,新建项目后在 pom.xml 中添加依赖: <dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>1.2.6
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2023-08-14 14:32:41
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读流程从头到尾可以分为如下4个步骤:Client-Server读取交互逻辑,Server端Scan框架体系,过滤淘汰不符合查询条件的HFile,从HFile中读取待查找Key。其中Client-Server交互逻辑主要介绍HBase客户端在整个scan请求的过程中是如何与服务器端进行交互的,理解这点对于使用HBase Scan API进行数据读取非常重要。了解Server端Scan框架体系,从宏观
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2023-08-30 12:03:26
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转载:http://my.oschina.net/duanfangwei/blog/411688今天群里有个有经验的大神提了一个问题(@尘事随缘),记录下来。A君搭建一个小型的集群,7台DataNode,一台主节点。需求是这样:通过MR程序去读取Hbase表里面的数据,程序运行后发现速度比较慢,通过查询任务详细发现,累计需要1542个Map完成,目前有14个MAP在执行。客户对此速度表示不满意,请
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精选
2015-05-07 13:33:34
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# HBase 读取数据打印
HBase是一个开源的分布式列式存储系统,它提供了高可靠性、高性能和高可扩展性的数据存储解决方案。在使用HBase时,常常需要从数据表中读取数据并将其打印出来,以便进行后续的处理和分析。本文将介绍如何使用HBase API来读取数据并打印出来。
## HBase简介
HBase是基于Hadoop的分布式数据库,它提供了类似于关系数据库的表结构,并支持高并发的读写
# Java读取HBase数据
HBase是分布式、可扩展的NoSQL数据库,基于Hadoop的HDFS存储数据。在Java中使用HBase读取数据可以通过HBase的Java API来完成。本文将介绍如何使用Java读取HBase数据,并提供相关代码示例。
## 准备
在开始之前,需要准备好以下环境:
- 安装HBase集群
- 使用Maven构建Java项目
确保已正确安装HBase
原创
2023-07-21 05:10:26
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环境 :suse 8G内存,8核,12T磁盘 hbase master 占一台,其他7台作为hbase的region server 注意 :此处不讨论hadoop 情景 : 我们有7亿的数据,需要做查询操作,需要从1.
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2024-01-05 22:43:57
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起因:工作须要。我须要每5分钟从hbase中。导出一部分数据,然后导入到ES中。可是在開始阶段编写的python脚本,我发现从hbase读取数据的速度较慢,耗费大量的时间。影响整个导数过程,恐怕无法在5分钟内完毕导数工作 在咨询了老人后,採取部门优化策略,并记录了实验结果。 hbase结果大致例如以
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2017-07-04 18:56:00
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2评论
# 使用pyspark读取hbase数据的步骤
在使用pyspark读取hbase数据之前,我们首先需要确保已经正确安装并配置了hbase和pyspark。以下是整个操作过程的步骤表格:
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 步骤1 | 创建HBase连接 |
| 步骤2 | 创建HBase表的描述符 |
| 步骤3 | 读取HBase表数据 |
| 步骤4 | 关闭HB
# 如何读取HBase数据中文
## 引言
作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在HBase中读取中文数据。这是一个很常见的需求,但对于刚入行的开发者来说可能会有些困惑。在本文中,我将以步骤的形式向你展示如何实现这个任务。
## 任务流程
```mermaid
journey
title 读取HBase数据中文流程
section 开始
开发者->小白:
# HBase数据读取不到的解决方案
作为一名经验丰富的开发者,我将带领你了解如何解决HBase数据读取不到的问题。首先,我们需要了解整个问题的解决流程,然后逐步执行每个步骤。
## 问题解决流程
以下是解决问题的步骤,我们将通过表格形式展示:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检查HBase集群状态 |
| 2 | 检查表是否存在 |
| 3 | 检查表的列