就职于网易杭州研究院后台技术中心数据库技术组，从事HBase开发、运维，对HBase相关技术有浓厚的兴趣。
问：Hbase大量写入很慢，一个列族，每个200多列，一秒写30000条数据，使用mutate添加数据，clientbuffer缓存大小为10M，四台测试机，128G内存，分配60G给Hbase，该怎么优化？
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
https://db-engines.com/en/system/HBase%3BRedis
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
由于最近两次在大数据项目中使用Apache Kudu,写一篇文章谈谈对Kudu的一些看法和使用心得。
Hbase Rowkey CF 架构 概述 预分区及Rowkey设计 学习笔记介绍了Region类似于数据库的分片和分区的概念，每个Region负责一小部分Rowkey范围的数据的读写和维护，Region包含了对应的起始行到结束行的所有信息。master将对应的region分配给不同的RergionServer，由RegionSever来提供Region的读写服务和相关的管理工作。
这是使用 HBase 最不可避免的一个话题，就是 HBase 的性能调优，而且通常建立在我们对 HBase 内部运行机制比较了解的基础上进行的，因此无论怎么说，调优这块都是一个相对复杂的事情。这一篇我们先来介绍与 HBase 内存最相关的调优内容。
使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写，但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题，而且hbase的数据是存储在Hdfs，而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的，就难免带来效率的下降。下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例（《Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook》, SIGMOD 2011），最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文《Analysis of
在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。
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. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
在 HBase 中，row key 可以是任意字符串，最大长度 64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为 byte[]字节数组，一般设计成定长的。
HBase是大数据NoSQL领域里非常重要的分布式KV数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式存储系统，目前国内知名公司都有在大规模使用，社区也非常活跃。本文就是学习HBase的敲门砖，主要从以下几个方面解读HBase。
最近，在用Flink SQL批量写HBase，做调度。主要遇到了三个大坑，在接下来的三篇文章中逐个记录。三个大坑分别是，
192.168.1.85 hbase85 #hbase-regionserver,zookeeper
MemStore是HBase非常重要的组成部分，深入理解MemStore的运行机制、工作原理、相关配置，对HBase集群管理以及性能调优有非常重要的帮助。
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库（即非关系型数据库），依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储，利用MapReduce来处理海量数据，用Zookeeper作为其分布式协同服务，一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于，HDFS是文件系统，而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。
首先通过meta表找到要读数据的region所在的RegionServer,然后去BlockCash中读取,如果没有就去Memstore中读取,如果也没有,那就去Hfile中去读 (1) 客户端访问Zookeeper，获取存放目标数据的Region信息,从而找到对应的RegionServer。 (2) 通过RegionServer获取需要查找的数据。 (3) Regionserver的内存分为MemStore和BlockCache两部分，MemStore主要用于写数据，BlockCache主要用于读数据。读请求先到BlockCache中查数据，查不到就到MemStore中查，再查不到就会到StoreFile上读，并把读的结果放入BlockCache。 寻址过程：client–>Zookeeper–>.META.表–>RegionServer–>Region–>client
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
前言：最近在了解大数据实时分析技术druid,究其原理时发现用到了类LSM树思想以实现高效的数据插入，于是展开了对LSM的了解，了解之后感觉这东西虽然也并没有很特别，但在大数据、分布式架构中的应用还是非常有价值的，下面简单做下分享！
本篇文章整理自知乎在线基础架构负责人白瑜庆在 PingCAP Infra Meetup 上的演讲实录。本文讲述了知乎与 TiDB 的渊源，介绍了一款基于 TiDB 生态研发的开源产品 Zetta，能够在规避 HBase 性能问题同时，减小 TiDB 部署后分布式架构下的系统延迟。
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
上一次重度使用HBase已经是两年前了。HBase能够满足上面五个要求，所以用HBase作为画像体系的主要存储引擎便水到渠成。
下载地址：http://archive.apache.org/dist/hbase/
在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
HBASE原理 一、原理 1、物理存储 1．hregion hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序，hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region。 最开始只有一个region随着数据量的增加，产生分裂，这个过程不停的进行。一个表可能对应一个或多个region。 region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元，一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上。 2．Store region是分布式存储的基本单元，但不是存储的基本单元，
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？ 冷热数据分离 热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据 写入内存 冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族，为什么要设计列族？ 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase
HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统，本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写（Flush）与合并（Compaction），重点介绍其原理及参数配置建议。
几年前在读Google的BigTable论文的时候，当时并没有理解论文里面表达的思想，因而囫囵吞枣，并没有注意到SSTable的概念。再后来开始关注HBase的设计和源码后，开始对BigTable传递的思想慢慢的清晰起来，但是因为事情太多，没有安排出时间重读BigTable的论文。在项目里，我因为自己在学HBase，开始主推HBase，而另一个同事则因为对Cassandra比较感冒，因而他主要关注Cassandra的设计，不过我们两个人偶尔都会讨论一下技术、设计的各种观点和心得，然后他偶然的说了一句：Cassandra和HBase都采用SSTable格式存储，然后我本能的问了一句：什么是SSTable？他并没有回答，可能也不是那么几句能说清楚的，或者他自己也没有尝试的去问过自己这个问题。然而这个问题本身却一直困扰着我，因而趁着现在有一些时间深入学习HBase和Cassandra相关设计的时候先把这个问题弄清楚了。
Hbase 中的每张表都通过行键(rowkey)按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion 超过256M 就要被分割成两个，由HRegionServer管理，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，然后对表的每个列族（Column Family）创建一个 store 实例， 每个 store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个HFile，HFile 就是实际的存储文件，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore实例。
Zookeeper： Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
HBase 是一款面向列存储，用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是 Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
hbase的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
默认情况下，AutoFlush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到HBase server，大数据量put的时候会造成大量的网络IO，耗费性能
注意： HBaseAdmin,HTable,ResultScanner 对象最后都要close()
LSM树是HBase里使用的非常有创意的一种数据结构。在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。
原文：https://blog.51cto.com/12445535/2359652
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熟悉HBase的同学应该知道，HBase是基于一种LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）存储模型设计的，写入路径上是先写入WAL（Write-Ahead-Log）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能，HBase会合并小的HFile以减少文件数量，这种合并HFile的操作称为Compaction，这也是为什么要进行Compaction的原因。
下面介绍Hbase的缓存机制： a.HBase在读取时，会以Block为单位进行cache，用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV)、BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据)、IndexBlock(默认大小128K,索引数据，用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读，Block的访问顺序为BloomBlock、IndexBlock、DataBlock，如果Region下面的Stor
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
在现在的互联网时代，网上购物已经称为常态，当我们在各大电商平台购物的时候，不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候，点击目标商品，之后返回到首页，很大概率你就可以发现，你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如，你购买了一件护肤品面霜，回到首页推荐处，系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候，推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐，而完成这些行为的即为推荐系统。
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