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Hbase应知应会【2023-08-16】

3.2 散列性原则 HBase散列性设计原则是在设计HBase表结构时需要考虑的重要因素，它能避免热点问题，即总是往存储最大行健的Region里写入数据，关乎数据在Region中的分布均衡和查询性能。...使用散列函数将RowKey映射为一个固定长度的值，然后根据这个值来选择对应的Region。常用的散列函数有MD5、SHA，或者反转rowkey（处理1开头电话号时）。...需要注意的是，散列函数的选择要保证散列值的随机性，以避免数据倾斜。 2. 加盐： 加盐处理散列是一种常见的方法，用于在散列过程中增加随机性，从而避免特定模式的数据分布和哈希碰撞问题。...这样相同的数据在加盐后会具有不同的散列值，从而实现更均匀的数据分布。 固定盐值：使用一个固定的盐值作为数据行的前缀或后缀，然后将组合后的值进行散列。...• 数据需要长久保存，且量会持久增长到比较大的场景。 • HBase不适用与有 join，多级索引，表关系复杂的数据模型。 • 大数据量（100s TB级数据）且有快速随机访问的需求。

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Hbase的基本操作

一.概述 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？...基本概念 RowKey(行键) 相当于RDBMS中的主键 创建表时不需要指定行键，添加数据时指定 Column Family(列族) 创建表时需要指定列族，理论上列族的数量不受限制，实际开发中 建议不超过三个...Column(列) 建表时无需指定，添加数据时可以自动增删 cell(单元) 如何锁定HBase中的一条数据?...HRegion中 HRegion和HDFS中的datanode处于同一个节点 因为行键的字典序排序规则，所以HRegion中的数据不会出现交叉 存在不同的HRegion中是为了分布式管理 HRegion...中存在多个HStore HStore的数量由列族的数量决定,一个HStore中存在一个列族的数据 一个HRegion如果超过指定大小（默认10G）则会进行切分 每一个HStore中都包含0~多个HFile

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    使用新的存储文件跟踪功能解锁 S3 上的 HBase

    为了实现客户端写入的低延迟要求，WAL 文件可以保持打开更长时间，并使用 fsync 样式调用持久保存数据。...这意味着更高的写入延迟不会直接影响客户端写入操作 (Puts) 的性能。存储文件也是整个 HBase 数据集持久化的地方，这与主要云对象存储供应商提供的降低存储成本非常吻合。...StoreFile Tracking 层中的 FileBaseStoreFileTracker 类中定义的，但我们提到它必须将有效存储文件列表保存在某种内部元文件中。...StoreFileListFile初始化 每当区域在区域服务器上打开时，需要初始化其相关的 HStore 结构。...当使用 FILE 跟踪器时，StoreFileListFile 会经历一些启动步骤来加载/创建其元文件并将有效文件的视图提供给 HStore。

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    史上第二全面的HBase读写性能优化总结

    HBase服务端优化 1.1 读请求是否均衡 如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。...文件数量通常取决于 Compaction 的执行策略，一般和两个配置参数有关：hbase.hstore.compactionThreshold 和 hbase.hstore.compaction.max.size...2.3 请求是否可以显式指定列簇或者列 尽量指定列簇或者列进行精确查询。...WAL 的持久化分为四个等级： SKIP_WAL ASYNC_WAL SYNC_WAL FSYNC_WAL 默认为 SYNC_WAL 等级持久化数据。...如果Value过大，建议拆成多列存储，每次返回需要的值，或者将Value存储到HDFS上，在HBase中存储url 原文链接： https://blog.csdn.net/microGP/article

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    学大数据必懂系列之SSTable

    ，并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。...不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中，或者在数据更新时被删除。 其中Key和value都可以是任意的byte字符串。...每个SSTable包含一系列的Block（一般Block大小为64KB，但是它是可配置的），在SSTable的末尾是Block索引，用于定位Block，这些索引在SSTable打开时被加载到内存中，在查找时首先从内存中的索引二分查找找到...其实本质就是不断产生SSTree结构的Log文件，然后不断Merge以提高文件效率的，它是一种分层的组织数据的结构，具体到实现上就是一些按照逻辑分层的有序文件 一言概述的话 ：LSM-Tree的树节点可以分为两种，保存在内存中的称之为...MemTable, 保存在磁盘上的称之为SSTable 在学大数据必懂技术之LSM-Tree文章中，我们也提到LSM-Tree是应用与写多读少的场景，对于大数据量的写入性能很好，但是损耗了一些数据读取的性能

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    大数据学习之Hbase面试题

    2, 散列：Hbase中的数据是按照RowKey的字典顺序排列的; rowkey由两部分组成，高位是程序自动生成的无规律+自己设计的递增规则。...散列就是让rowkey分散在集群的各个机器上，尽量不要让它集中在一个地方。...） 是表Schema的一部分,包含一个或者多个列,是列的前缀,Hbase中每个列都归属于某个列族,需要在创建表的时候就需要指定好;一个Schema一般有一到三个列族;一个列族包含的所有列在物理存储上都是在同一个底层的存储文件当中...组成,每一个HStore保存一个列族;每个HStore又是有一个MemStore和0或多个HFile组成,Memstore是存储在内存中,HFile存储在HDFS上,数据都会先写入到MemStore上,...只访问查询涉及的列,去掉冗余列,大量降低IO;而且支持动态添加列 对于为Null的列,不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏 列存储每一列数据类型一致,而行存储在一行记录中保存了多种类型的数据,数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换

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    一文说清HBase的存储结构

    列簇：在 HBase 中，列簇将表进行横向切割。 列：属于某一个列簇，在 HBase 中可以进行动态的添加。 Cell : 是指具体的 Value 。...在 HStore 对应着的是 Table 里面的 Column Family，不管有 CF 中有多少的数据，都会存储在 HStore 中，为了避免访问不同的 HStore 而导致的效率低下。...ZK 集群是负责转发 Client 的请求和提供心跳机制，会让 HRegion Server 和 HRegion 注册进来，同时保存着 Rowkey 和 Region 的映射关系。...Hbase读取数据的过程 Client 请求读取数据时，先转发到 ZK 集群，在 ZK 集群中寻找到相对应的 Region Server，再找到对应的 Region，先是查 MemStore，如果在 MemStore...在整个架构中，HMaster 和 HRegion Server 可以是同一个节点上，可以有多个 HMaster 存在，但是只有一个 HMaster 在活跃。

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    HBase入门指南

    存储效率：Hadoop在存储效率方面存在一些问题。为了提供容错性和可靠性，Hadoop将数据复制多次存储在不同的节点上，这会导致存储开销增加。...hbase.hstore.compaction.min.size：指定了进行 Compaction 的最小文件大小。当一个 StoreFile 的大小小于该值时，将不会参与 Compaction。...hbase.hstore.compaction.max.size：指定了进行 Compaction 的最大文件大小。当一个 StoreFile 的大小超过该值时，将不会参与 Compaction。...这意味着在执行写操作时，数据不会立即被刷新到RegionServer和存储中，而是先缓存在客户端的内存中。...但是，关闭AutoFlush也会增加数据在客户端内存中的暂存时间，并增加了数据丢失的风险。因此，在关闭AutoFlush时，需要在适当的时机手动调用flushCommits()方法来确保数据的持久性。

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    面试，HBase常见问题（附PPT）

    原因如下： 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果Rowkey过长比如100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响...2、RowKey散列原则 如果Rowkey是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver...如果没有散列字段，首字段直接是时间信息将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。...为null的列浪费了存储空间。HBase为null的Column不会被存储，这样既节省了空间又提高了读性能。...客户端会将该保存着RegionServer的位置信息的元数据表.META.进行缓存。然后在表中确定待检索rowkey所在的RegionServer信息（得到持有对应行键的.META表的服务器名）。

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    HBase入门指南

    存储效率：Hadoop在存储效率方面存在一些问题。为了提供容错性和可靠性，Hadoop将数据复制多次存储在不同的节点上，这会导致存储开销增加。...hbase.hstore.compaction.min.size：指定了进行 Compaction 的最小文件大小。当一个 StoreFile 的大小小于该值时，将不会参与 Compaction。...hbase.hstore.compaction.max.size：指定了进行 Compaction 的最大文件大小。当一个 StoreFile 的大小超过该值时，将不会参与 Compaction。...这意味着在执行写操作时，数据不会立即被刷新到RegionServer和存储中，而是先缓存在客户端的内存中。...因此，在关闭AutoFlush时，需要在适当的时机手动调用flushCommits()方法来确保数据的持久性。

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    HBase最佳实践－读性能优化策略

    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，而是分成多次RPC请求进行加载，这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务...请求是否可以显示指定列族或者列？ 优化原理：HBase是典型的列族数据库，意味着同一列族的数据存储在一起，不同列族的数据分开存储在不同的目录下。...观察确认：观察所有RegionServer的读请求QPS曲线，确认是否存在读请求不均衡现象 优化建议：RowKey必须进行散列化处理（比如MD5散列），同时建表必须进行预分区处理 6....HBase列族设计对读性能影响也至关重要，其特点是只影响单个业务，并不会对整个集群产生太大影响。...它会告诉你在这个HFile文件中是否可能存在待检索的KV，如果不存在，就可以不用消耗IO打开文件进行seek。很显然，通过设置Bloomfilter可以提升随机读写的性能。

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    实战大数据，HBase 性能调优指南

    散列性 我们已知 HBase 的 Rowkey 是按照字典序排列的，而数据分布在 RegionServer 上的方式是做高位哈希，所以如果我们的 rowkey 首位存在大量重复的值那么很可能会出现数据倾斜问题...，关于数据倾斜的问题下面会详细说明，总之，原则上就是 rowkey 的首位尽量为散列。...主要有以下两个方面考虑： HBase 架构 如图，我们已知 Region 由一个或者多个 Store 组成，每个 Store 保存一个列族。...当同一个 Region 内，如果存在大小列族的场景，即一个列族一百万行数据，另一个列族一百行数据，此时总数据量达到了 Region 分裂的阈值，那么不光那一百万行数据会被分布到不同的 Region 上，...在 memstore flush 时，某个大的 column family 在 flush 的时候，它邻近的小 column family 也会因关联效应被触发 flush，尽管小列族的 memstore

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    跟我一起云计算（3）——hbase

    在理解了上述 HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer...（ColumnFamily） -- CF必须在表定义时给出 -- 每个CF可以有一个或多个列成员(ColumnQualifier)，列成员不需要在表定义时给出，新的列族成员可以随后按需、动态加入 --...这样一张完整的表被保存在多个Region 上。 -- HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元表示不同的HRegion可以分布在不同的HRegionServer上。...我们将主键字段和属性字段分开存储，储存在不同的列族下，多索引查询只需要取出列族1下的数据，再去最小集合的列族2里取得想要的值。储存如下图： ? 列族数据库数据文件是按照列族分的。...在取数据时，都会把一个列族的所有列数据都取出来，事实上我们并不需要把记录明细取出来，所以把这部分数据放到了另一个列族下。 接下来是对列族2扩展，列族2储存更多的列，用来做各种刷选、计算处理。

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    HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化

    HBase 写链路简要分析 HBase 的写入链路基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree), 基本思想是把用户的随机写入转化为两部分写入： Memstore 内存中的 Map, 保存随机的随机写入...HBase 写入链路中不存在随机磁盘，所以随机 IOPS 不会成为瓶颈 一般大数据机型的多个 SATA 盘的顺序写吞吐大于万兆网卡 忽略掉 RPC 带来的额外的带宽消耗 4.1 系统变量 单条数据大小...→ CT （默认是 3， 一般情况下，决定了归并系数，即每次 9. compaction 参与的文件数目，在不存在 compaction 积压的情况下， 实际运行时也是在 3 左右） 数据生命周期 →...Size 小于 hbase.hstore.compaction.min.size（默认是 flushsize）， 则一定会被选中； 并且被选中的文件 size 的差距不会过大, 这个由参数 hbase.hstore.compaction.ratio...所以，在 Compaction 没有积压的情况下，每次 compaction 选中的文件数目会等于 hbase.hstore.compaction.min 并且文件 size 应该相同量级， 对稳定的表

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    SqlAlchemy 2.0 中文文档（七十八）

    当 SQLAlchemy 构造自动连接时，不能再假设“远程”侧的所有列都被别名化，而“本地”侧的所有列都没有被别名化 - account_id列在两侧都存在。...毕竟，真正驱动操作存在的不是列、CAST 操作符或 SQL 函数，而是表达式的 类型。...在这种情况下，预计数据库会发出完整性错误，因为可能存在未填充的 NOT NULL 外键列。...当 SQLAlchemy 构造自动连接时，不再假设“远程”一侧的所有列都被别名化，并且“本地”一侧的所有列都没有被别名化 - account_id 列在两侧都存在。...当 SQLAlchemy 构建自动连接时，不能再假定“远程”一侧的所有列都被别名化，而“本地”一侧的所有列都没有被别名化 - account_id列在两侧都存在。

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    Hbase性能优化百科全书

    稀疏：稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间。 ? 从我们使用Hbase开始，开发和调优将会一直伴随在系统的整个生命周期。...表的设计之预分区优化 HBase表在刚刚被创建时，只有1个分区（region），当一个region过大（达到hbase.hregion.max.filesize属性中定义的阈值，默认10GB）时表将会进行...控制RowKey长度 在HBase中，RowKey、列族、列名等都是以byte[]形式传输的。RowKey的最大长度限制为64KB，但在实际应用中最多不会超过100B。...BlockCache 的工作原理是读请求会首先检查 Block 是否存在于 BlockCache，存在就直接返回，如果不存在再去 HFile 和 MemStore 中获取，返回数据时把 Block 缓存到...观察确认：观察所有RegionServer的读请求QPS曲线，确认是否存在读请求不均衡现象 优化建议：RowKey必须进行散列化处理（比如MD5散列），同时建表必须进行预分区处理 6.

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    HBase调优及优化的20种方式(上)

    一个列族触发flush时,其它列族也会进行flush,导致io压力增加 会形成更多小文件,增加hdfs压力 查询CF时,会出现跨多个region,查询效率变低 多个CF会有多个Memstore,内存占用增大.... 07 — Bloomfilter的合理设置 Bloomfilter过滤器的思想为:当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...它会告诉你在这个HFile文件中是否可能存在待检索的KV，如果不存在，就可以不用消耗IO打开文件进行seek。...散列原则,将数据分散到不同region中....hbase中的大忌 这里汇总了常见的几种负载均衡的调优方式: 1、观察,出现问题首先要先观察服务的监控和日志信息,观察每个regionserver的qps,看看是否有读写不均衡的现象. 2、rowkey散列化处理

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    【HBase】HBase之what

    (2)列族（column family）：HBase所谓的列式存储就是根据column failmy (3)列限定符（column qualifier）：列限定符定位单元，列限定符可以在存储时动态添加...(6)HLog：当数据保存到MemStore，最后却没有保存到HFile中时，死机了。用户操作的指令保存在HLog中，它会将指令执行，再将重新保存到MemStore中，这样就可以完成后面的操作了。...写分析 由于Hbase中默认的刷写方式是隐式刷写，所以你在put()数据时，它会自动保存到HRegion上，但当你批量处理数据时，它会将数据先保存到client端的Cache中。...当你关闭隐式刷写时，你put()的数据则会保存到client Cache中，直到你调用刷写命令时，才会保存到HRegion中。...Cache时，数据持久化到HStore中，并清空MemStore。

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