凌晨也是离线任务的髙峰期，这个拉取数据的任务消耗了大量集群资源，这不但影响了hbase的作业，也影响了集群其他任务的运行。...假如scan是全表扫描，那这张表有多少region，就会将这个 scan分解成多个sub-scan，每个sub-scan的startkey和stopkey就是region的startkey和stopkey...这些请求就造成了本文开头叙述的 影响集群稳定，影响hbase的读写和集群中其他任务的执行。...经过测试，新的任务解决了HBaseStorageHandler带来的性能问题，对hbase regionserver完全没有任何压力，并且任务执行时间缩短了一半，相 比之前，资源利用率降低，集群的稳定性也得到了提升...原理图如下： 这样做的好处是减小对RegionServer的影响。SnapshotScanMR这种绕过RegionServer的实现方式最大限度的减小了对集群中其他业务的影响。极大的提升了扫描效率。
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。...我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1....网络通信 由于hdfs对集群网络吞吐有很高的要求，所以网络必须保证低延迟高吞吐 添加机架感知：机架感知是提升hadoop的写入和读取本地化。...如果批量进行全表扫描请禁用块缓存，因为全表扫描每条记录只读取一遍 d. 优化行键查询：全表scan时，如果只需要行键，可以使用过滤器来减少服务器返回的数据量。 e....关闭mapreduce的预测执行功能：若使用mapreduce来访问hbase集群应该关闭，否则有可能导致hbase客户端链接数陡增影响集群运行 8.
二是缓存MemStore缓存部分数据到内存中，如果RowKey字段过长，内存的有效利用率会降低，系统无法缓存更多的数据，降低检索效率。...你可能要运行一个作业在一个时间区间上做聚合计算，如果对时间延迟不敏感，可以考虑跨多个region做并行扫描来完成任务。但问题是，应该如何把数据分散在多个region上呢？...散列:如果你愿意在行健里放弃时间戳信息（每次你做什么事情都要扫描全表，或者每次要读数据时你都知道精确的键，这些情况下也是可行的），使用原始数据的散列值作为行健是一种可能的解决方案: hash('TheRealMT...让我们考虑之前的时间序列数据例子。假设你在读取时知道时间范围，但不想做全表扫描。对时间戳做散列运算然后把散列值作为行健的做法需要做全表扫描，这是很低效的，尤其是在你有办法限制扫描范围的时候。...主要有优化点包括： 对企业的索引集群面向的业务场景和模式定制，对通用数据模型进行抽象和平台话复用; 需要针对多业务、多项目场景进行ES集群资源的合理划分和运维管理; 查询需要针对多索引集群、跨集群查询进行优化
HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询，而行键索引单一，对于多维度的查询困难。 二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系。...协处理器执行一段Server端代码，并将Server端代码的结果返回给客户端进一步处理，最常见的用法就是进行聚集操作; 如果没有协处理器，当用户需要找出一张表中的最大数据，即max 聚合操作，就必须进行全表扫描...EndPoint 的工作原理 总体来看 Observer允许集群在正常的客户端操作过程中可以有不同的行为表现 Endpoint允许扩展集群的能力，对客户端应用开放新的运算命令 Observer类似于 RDBMS...缺点: 但是Coprocessor的方案入侵性比较强, 增加了在Regionserver内部需要运行和维护二级索引关系表的代码逻辑等, 对Regionserver的性能会有一定影响。...,开发了一个叫SEP工具,通过监控HBase 的WAL日志(Put/Delete操作),来触发对solr集群索引的异步更新,基本对HBase无侵入性(但必须开启WAL)流程图如下所示: CDH Search
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、 HBase的特点是什么？...，将近1G 数据，这会极大影响HFile 的存储效率； ②MemStore 将缓存部分数据到内存，如果Rowkey 字段过长内存的有效利用率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。...② 列族的设计：列族的设计需要看应用场景 优势：HBase中数据时按列进行存储的，那么查询某一列族的某一列时就不需要全盘扫描，只需要扫描某一列族，减少了读I/O；其实多列族设计对减少的作用不是很明显...① HBase需要HDFS的支持，因此安装HBase前确保Hadoop集群安装完成； ② HBase需要ZooKeeper集群的支持，因此安装HBase前确保ZooKeeper集群安装完成；...配置文件的修改； ⑥ 注意集群中的各个节点的时间必须同步，否则启动HBase集群将会报错。
支撑数仓、酒店等业务，近100个cube，共7TB的数据量。采用2台query端，2台job端，单独的hbase集群进行部署，保证集群高可用，高稳定性和高并发能力。...模型设计阶段优化 cube降维优化 hbase rowkey优化 build参数优化 关闭查询压缩 1、模型设计阶段优化 我们在构建模型的时候可以分为增量和全量模型，在增量模型能够满足我们的需求的时候...，坚决不使用全量模型，因为每天只build当天增量的数据总比每天build全量历史数据来的轻松，高效。...这样会造成集群计算和存储资源的极大浪费，也会影响cube的构建时间和查询性能，导致模型膨胀率变高，所以我们需要进行cube的降维优化。...4、build参数优化 高基数维度优化 对于高基数维度首先考虑从业务层面进行优化，从根源上避免高基数维度的产生，高基数维度对整个模型的膨胀率贡献是很大的，也极大影响查询性能，因此在模型构建中能够避免则避免
查询计划显示，查询所有字段时发生了需要极力避免的扫全表操作（一般数据量在几十万级别的扫全表很容易造成集群不稳定），而查询id时利用索引表走了点查。...相对于走API的数据导入方式，不仅速度更快，而且对HBASE集群的负载也会小很多。...二、如何访问云HBASE的HDFS？ 由于云HBASE上没有MR，需要借助外部的计算引擎（自建的HADOOP集群或者EMR），而使用外部的计算引擎的首先面临的问题是，如何跨集群访问HDFS。...十、全局索引设计实践 概述 全局索引是Phoenix的重要特性，合理的使用二级索引能降低查询延时，让集群资源得以充分利用。本文将讲述如何高效的设计和使用索引。...FULL SCAN: 全表扫描 LIMIT: 对查询结果取TOP N CLIENT: 在客户端执行相关操作 X-CHUNK: 根据统计信息可以把一个region分成多个CHUNK, X在查询计划中表示将要扫描的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. Hbase是什么？hbase的特点是什么？...通过HBase API进行批量写入数据； 使用Sqoop工具批量导数到HBase集群； 使用MapReduce批量导入； HBase BulkLoad的方式。 3. hbase 的存储结构？...想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop； Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase...范围越小，性能越高； 3. scan 可以通过 setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。 3.全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。 8....HBase 的应对办法是在写动作完成之前先写入 WAL。HBase 集群中每台服务器维护一个 WAL 来记录发生的变化。WAL 是底层文件系统上的一个文件。
全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录 1. rowkey长度原则 rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte...=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率； MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率...大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。...设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。...冗长的属性名虽然可读性好，但是更短的属性名存储在HBase中会更好。 本次的分享就到这里了,受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得关注小菌哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ
弊端: 如果重复数据比较多 但是写入也比较频繁, 此时采用eager, 会导致资源被eager占用较大, 从而影响写入的效率 如何配置内存合并策略: 方案一: 全局配置, 所有表都生效 方案二: 针对某个表来设置...天 | 刚刚启动Hbase集群的时候 hbase矛盾点: HBase支持随机读写功能, HBase基于HDFS, 而HDFS不支持随机读写, 如何解决呢?...扫描zookeeper上的server父节点，获得当前可用的region server列表 和每个region server通信，获得当前已分配的region和region server的对应关系 扫描...可以正常进行，因为只有region server参与 表的数据读写还可以正常进行 因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。...从上线过程可以看到，master保存的信息全是可以冗余信息（都可以从系统其它地方收集到或者计算出来） 注意: master下线短期对hbase没有太大的影响, 因为master不会参与数据IO
再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。...四、读优化 在介绍读流程之后，我们再结合有赞业务上的实践来介绍如何优化读请求，既然谈到优化，就要先知道哪些点可会影响读请求的性能，我们依旧从客户端和服务端两个方面来深入了解优化的方法。...如果 scan 请求不设置这两个值，而只设置 filter，则会做全表扫描。 设置合理的 caching 数目， scan.setCaching(100)。...磁盘毛刺发生是无法避免的，通常 SATA 盘读 IOPS 在 150 左右，SSD 盘随机读在 30000 以上，所以存储介质使用 SSD 可以提升吞吐，变向降低了毛刺的影响。...当主集群因为磁盘，网络，或者其他业务突发流量影响导致某些 RegionServer 甚至集群不可用的时候，就需要提供备集群继续提供服务，备集群的数据可能会因为 HBase Replication 机制的延迟
HBase 中的分布，甚至会影响我们查询的效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。...通过 scan 方式，设置 startRow 和 stopRow 参数进行范围匹配； 全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。...因此我们设计RowKey时，需要充分利用排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起，要避免做全表扫描，因为效率特别低。...所以我们在向 HBase 中插入数据的时候，应优化 RowKey 的设计，使数据被写入集群的多个 Region，而不是一个。...需要注意：由于HBase中数据存储的格式是Key-Value对格式，所以如果向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据给覆盖掉（和HashMap效果相同）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一. 简单介绍下Hbase (1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。...亿个字节，将近 1G 数据，这会极大影响 HFile 的存储效率； （2）MemStore 将缓存部分数据到内存，如果 Rowkey 字段过长内存的有效利用率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率...HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。...所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置。...14.如何提高 HBase 客户端的读写性能？
Client： 访问数据的入口，包含访问hbase的API接口,维护着一些cache来加快对hbase的访问 Zookeeper： 1.zookeeper的选举机制保证任何时候，集群中只有一个master...说明：Hmaster短时间下线，hbase集群依然可用，长时间不行。...一个regionserver读写操作可用堆内存的80%，读取占用40% ，写入占用40%。这两个参数直接 影响hbase读写性能。...对实时操作的缺陷的项目 。...2、想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。 3、HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...只有3中方式： 1 通过单个row key访问（get访问单行数据） 2 通过row key的range（访问某个区间内的rowkey，访问多行数据） 3 全表扫描 （scan访问全本的数据） 4...热点排序是Hbase的一大缺点，一般会让集群失效。 3，唯一性：需要用其来定位数据，必须唯一。...去掉关系型数据库的关系特性,数据之间是弱关系,非常容易扩展, 2,面向列 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...而midKey则为这二个region的临界（这个中间值这里不作讨论是如何被选取的）。
文章详情：大数据技术与架构、暴走大数据 概述 全局索引是Phoenix的重要特性，合理的使用二级索引能降低查询延时，让集群资源得以充分利用。本文将讲述如何高效的设计和使用索引。...全局索引说明 全局索引的根本是通过单独的HBase表来存储数据表的索引数据。我们通过如下示例看索引数据和主表数据的关系。...Phoenix表就是HBase表，而HBase Rowkey都是通过二进制数据的字典序排列存储，也就意味着Row key前缀匹配度越高就越容易排在一起。...在实际使用中我们也只推荐使用1~4，遵循前缀匹配原则，避免触发扫全表。5~7条件就要扫描全表数据才能过滤出来符合这些条件的数据，所以是极力不推荐的。...尽量通过合理的设计数据表的主键规避建更多的索引表，因为索引表越多写放大越严重。 使用了ROW_TIMESTAMP特性后不能使用全局索引 对索引表适当是的使用加盐特性能提升查询写入性能，避免热点。
为了快速验证参数调整是否符合预期，我们可以通过压测集群的方法，模拟上层业务对集群的访问，从而加快验证参数调整是否符合预期。...3) 避免全表扫描，这是非常耗时的动作； 4) 离线任务，关闭BlockCache, 节约内存； 1.2 服务端写操作优化 HBase是基于LSM-Tree模型实现的。...1.3 服务端读操作优化 在HBase集群Server端处理读请求的路径上，BlockCache 内存容量、HFile文件数量对读请有影响。...1.5 服务端GC优化 HBase 进程运行在JVM中，JVM 内存回收机制对Java进程有着重要影响。由于GC优化和具体业务场景息息相关，并没有一种“合理的”参数，满足一切使用场景。...通常，根据HBase集群规模，选择适当的压测节点数量。强烈建议，不要在部署有HBase 集群进程的节点充当压测节点，因为压测节点本身将占用部分资源，影响最终压测结果。
设置Scan缓存 HBase中Scan查询可以设置缓存，方法是setCaching()，这样可以有效的减少服务端与客户端的交互，更有效的提升扫描查询的性能。...所以在用完之后，需要执行关闭操作，这点与JDBS操作MySQL类似 scanner.close() 禁用块缓存 如果批量进行全表扫描，默认是有缓存的，如果此时有缓存，会降低扫描的效率。...写入优化 写也是Hbase常有的操作之一，并且Hbase在写入操作上有着其他NoSQL无法比拟的优势，下面讲如何优化写入操作 关闭写WAL日志 一般为了保证系统的高可用性，WAL日志默认是开启状态，WAL...Region，插入该表的数据都会保存在此Region中，插入该表的所有塑化剂都会保存在该Region中，当到达一定的阈值时，才发生分裂。...这样开始时刻针对该表的写操作都集中在某台服务器上，造成这台服务器的压力很紧张，同时对整个集群资源的浪费。
专业术语与数据模型 rowkey主键 查询的三种方式，可以指定rowkey查询，指定rowkey范围，scan全表扫描 column Family列族 一个列簇可以包含多个列，一个列只能属于一个列簇，没数据类型...#端口自己指定即可 Rest是使用http浏览器操作数据库 HBase的Thrift TColumn对列的封装 TColumnValue对列及其值的封装 TResult对单行（Row）及其查询结果(若干...copytable进行复制，实际调用mapreduce进行扫描拷贝 HBase的集群复制 什么是集群复制？...相比之下HBase快照允许管理员不拷贝数据，而直接克隆一张表，这对域服务器产生的影响最小。 使用ExportSnapshot工具将现有快照导出至其他集群。...导出工具不会影响到域服务器负载，只是工作在HDFS层面，所以需要指定HDFS路径（其他集群的hbase根目录）。
在早期0.9x版本的时候，HBase的修复工具还有一下bug，使得即使你懂得如何修复的情况下，依然需要多次重复运行命令，绕过那些不合理的修复逻辑，甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。...按理说，扫描meta表应该很快的才对。 检查发现HDFS的HBase meta表有1T多数据！！！...第一个方案做离线compaction对集群来说没有什么风险，缺点是离线compaction并不快，因为meta表region只有一个，执行离线meta表compaction时只有一个task，非常的缓慢耗时...第二个方案是逆向修复meta表信息。看似风险很大，其实实际操作起来，很多风险可以降低。我们可以备份好核心的元数据，只有就可以在恢复失败的时候，还原到原来修复手术的前状态。...小结 由于用户的自建HBase集群不像云HBase一样可以我们远程登录管理，只能使用一些远程桌面工具先登录到用户的工作PC再跳到集群环境上，整个操作起来非常的卡顿，影响了问题定位以及最终抢救的效率。
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