六、HBase写入流程

从而产生负载不均衡。9.mongodb的读效率比写高，hbase默认适合写多读少的情况，可以通过hfile.block.cache.size配置，该配置storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断...

2,海量数据的实时检索可以考虑HBase,建议可以使用hadoop将数据构建成以查询key为键的数据集,然后将<key, value>集合写入Hbase表中,Hbase会自动以key为键进行索引,在数十亿甚至以上的级别下,查询key的value响应时间也估计再10毫秒内。如果检索条件是多个组合的情况下,可以适当的设计多个hbase表格,这样的检索也是很快...

在HBase中，RegionServer是关键组成部分，它在集群中负责管理和维护数据。架构包含以下几个核心组件：首先，预写日志（WAL）是HBase中重要的保险机制。当操作涉及一个Region时，HBase会先将其写入预写日志，确保即使在服务器故障时，数据也能从日志恢复。接着是BlockCache，它利用内存缓存数据块，提升读取...

HBase BlockCache系列的第一篇文章《走进BlockCache》为我们提供了对HBase中缓存和Memstore的概述，并深入介绍了BlockCache的多种方案及其发展历程。本文在此基础上，将进一步分析BlockCache的具体实现机制，不包括SlabCache方案，因为它在0.98版本后不再被推荐使用。而LRU和Bucket方案，由于后者相对复杂，本文...

面对内存压力，系统中的Lazy writer会自动触发，以确保有足够缓存块及系统内存。此机制进一步提升了系统响应速度和资源利用效率。HBase中采用的WAL机制，主要在于优化数据提交过程中的持久化能力。当客户端提交数据至HBase的RegionServer端时，首先将其写入WAL日志，确保数据成功落地前，客户端不会被过早通知。

kafka订阅者分为两部分，全量数据被存储在HDFS等存储介质上，供离线计算任务调用；另一部分实时消费数据进行实时计算，如Spark Streaming实时订阅Kafka，结果写入Hbase等结构化存储引擎。批量计算结果存储于结构化存储引擎，供展示和查询使用。Lambda架构中，批量计算需处理大量数据，可根据业务需求灵活调整计算...

HBase 官方文档说一个RegionServer被设计跑20 200个regions，数据大小约5 50Gb。但是，建议regions在100个左右。首先 ，理解一个概念『MSLAB』,即MemStore-Local Allocation Buffer。每个store都有一个memstore，为了避免在大量数据写入，堆中产生很多碎片，导致stop-the-world GC出现，设置hbase.hregion....

三，Region管理 对于大的HBase集群来说，Region的数量可能会多达十万级别，甚至更多，这样规模的Region状态管理交给ZooKeeper来做也是一个非常nice的选择。四，分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一...

本文分享自华为云社区 《华为云HBase 冷热分离最佳实践》，作者：pippo。HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，具有高可靠、高性能、面向列和可伸缩的特性，提供快速随机访问海量数据能力。在海量大数据场景下，部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史...

0 regions created 这个信息通常意味着在进行某些操作时，没有创建新的区域（regions）。这可能是因为数据已经预先分配好了足够的区域，或者是因为没有数据被写入到HBase表中，从而导致没有新的区域被创建。这种状态在某些情况下是正常的，但如果是在期望创建更多区域时出现，则可能需要进一步检查配置或数据...