如何解决Hbase的数据热点问题

最新推荐文章于 2024-08-05 16:14:08 发布
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探讨了HBase中Rowkey顺序性强导致的数据热点问题，分析了散列方案如何通过加随机数实现数据均衡，避免区域过载，确保高并发读写时系统的稳定性和效率。

Rowkey散列
由于数据是被按照Rowkey的字典顺序存储的，诺Rowkey顺序性较强会减弱Hbase分布式存储的特点，千万数据热点，在高并发数据读写时，会千万部分 region过载严重时会千万节点失陪，影响其他数据访问（一个忙，一个闲）
散列的方案
Hdfs可以让数据均衡分配，可重构，可以使用Get等方式快速访问数据
加随机数，数据均衡

Hbase数据热点问题
戴着红领巾走世界
07-17 631
问题描述 默认情况下，在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区，当写入数据的时候，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。当region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成数据热点。原因如下： （1）新建表的时候没有提前创建分区，只有默认一个region，只往一个region写数据，无法发挥集群写的优点。 （2）默认Rowkey是递增的，且只用到一个regionserver，然后所有的
智慧出行/HBase-一劳永逸解决Hbase数据热点问题:1.java实现HBase建表并且预分区
weixin_45154559的博客
07-15 450
啊啊啊
Hbase 热点问题3种解决方案
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
12-04 3182
Hbase 热点问题3种解决方案对hbase进行观察总是有个别的regionserver的request个数远大于其他的region server的请求数量，考虑到数据应该由倾斜，查找了一些方案，无非就是row key 进行hash 。但是仍然有数据是倾斜的，考虑了一下，想了其他的方案，结合region的 balance on table level，split hot region and mov
Hbase设计&数据热点问题
墨殇
07-20 1188
一、数据热点 hbase的表的多个region中有一个region的读写并发很高，其他的region相对来说读写少，造成热点的region 一定要避免数据热点的问题 二、防止数据热点的有效措施: 1）加盐 这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在 rowkey 的前面增加随机数，具体就是给rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey 的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据...
HBase 热点数据怎么处理
weixin_35756130的博客
12-18 369
HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库，它可以存储大量的结构化数据，并支持快速读写和查询操作。HBase 使用了列存储模型，可以将数据存储在列族中，并使用行键来唯一标识数据行。 在 HBase 中，热点数据是指经常被读写或查询的数据。这些数据可能会导致 HBase 集群中的某些机器负载过高，影响系统的性能。为了解决这个问题，我们可以采取以下措施来处理 HBase 的热点数据： 分片：将数...
HBase热点问题简单总结
松花酿酒的博客
09-14 1565
Hbase中的 “热点”问题 1.热点现象    检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行,当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，     造成少数region server的读/写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成了“热点”现象. 大量访问会使热点region所在的单个主机负载过大，引起性能下降甚至region不可...
HBase常见热点问题及几种解决方案.docx
10-26
为了有效解决HBase中的热点问题，我们可以采取以下几种策略： ##### 1. 预分区 预分区是在创建表时预先创建多个Region，以分散数据。具体实现方式包括： - **Shell创建表并预分区**：通过Shell命令创建表时指定预...
HBase的热点问题及解决思路
weixin_43203897的博客
03-05 1386
Hbase的表会被划分为1…n个Region,被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性：Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围，当我们要读写数据时，如果rowkey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据。 默认情况下，当我们通过hbaseAdmin指定TableDescriptor来创建...
Hbase中的“热点”问题-M
weixin_41367158的博客
03-13 719
检索hbase的记录首先要通过rowkey来定位数据行，当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，造成少数region server的读写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成“热点”现象。：大量访问会使热点region所在的单个主机负载过大，引起性能下降甚至region不可用。：有大量连续编号的row key大量row key相近的记录集中在个别region->client检索记录时，对个别region访问过多->此region所在的主机过载->热点。
如何解决hbase中数据热点问题
weixin_59295776的博客
12-29 3421
所谓数据热点, 指的是大量的数据写到hbase的某一个或者某几个region中, 导致其余的region没 有数据, 其他region对应regionServer的节点承受了大量的并发请求, 此时就出现了热点问题 解决方案: 通过预分区和设计良好的rowkey来解决 --加盐处理(加随机数) : 可以在rowkey前面动态添加一些随机数, 从而保证数据可以均匀落在 不同region中 基本保证数据落在不同region 将相关性比较强的数据分散在不同的额region中, 导致查询的效率有一定降低--has
Hbase高级应用（四）热点问题
Running_Tiger的博客
03-14 773
热点问题HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。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R
Hbas的热点现象是什么？
weixin_43648241的博客
10-10 527
当大量请求访问HBase集群的一个或少数几个节点，造成少数RegionServer的读写请求过多、负载过大，而其他RegionServer负载却很小，这样就造成热点现象。
Hbase中的热点问题
孙大迪迪的博客
12-06 528
需求描述： 扫描（查询）某个区间—》列用hbase多节点的资源，分布式扫描，加快速度==》 然后拼接到一起 如何打散数据 冠字号逆序，hash 并不一定数据连续就会造成热点，这个是由数据访问模式决定的。 ex:时间作为rowkey，但查询经常按一个时间段来查询=====》 时间作为rowkey会造成时间差不多的在一个region，这就会造成region server 压力大，=》形成热点...
Hbase热点产生及解决办法
斧王，不能再斩杀了吗的博客
10-31 424
HBase热点 什么是热点 HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读，写或者其他操作)。 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...
HBase 热点是什么？怎么解决 HBase 热点？
Shockang的博客
06-26 1万+
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 什么是热点？ 检索 hbase 的记录首先要通过row key来定位数据行。 当大量的 client 访问 hbase 集群的一个或少数几个节点，造成少数 region server 的读/写请求过多、负载过大，而其他 region server 负载却很小，就造成了“热点”现象。 热点的解决方案 1、
hbase热点问题解决（预分区）
热门推荐
燕少江湖
06-30 1万+
一、出现热点问题原因 1、hbase的中的数据是按照字典序排序的，当大量连续的rowkey集中写在个别的region，各个region之间数据分布不均衡； 2、创建表时没有提前预分区，创建的表默认只有一个region，大量的数据写入当前region； 3、创建表已经提前预分区，但是设计的rowkey没有规律可循，设计的rowkey应该由regionN......
HBase解决热点问题
qq_25954159的博客
08-05 376
5、预分区：根据已有数据结构进行预分区，比如全国身份证写入，可以根据省份标识分区。6、重新负载均衡：没发生提前更改写入策略，一旦发生可以重新负载分区。1、翻转时间戳：比如说用户可以把注册时间反转拼接在前面。3、哈希值：将rowkey直接进行哈希值。4、分割写入：把日期拼接作为前缀。2、加盐：加固定盐在前面。
HBase-优化： 数据热点、表的设计（rowkey设计 Hbase中多版本，预分区）、数据读写的优化、数据的压缩存储
.
03-03 2072
一、数据热点 2、消费延迟，这种一般是由于某个regionserver性能有问题或者是业务写入量太大或者是region有数据热点引起。 如上图，Region1 上的数据是 Region 2 的5倍，这样会导致 Region1 的访问频率比较高，进而影响这个 Region 所在机器的其他 Region。 010ea7f2d793d3866fa035c65fa61f8a的Memstore会...
hbase region热点问题
最新发布
05-24
### HBase Region热点问题解决方案 HBase中的Region热点问题是常见的性能瓶颈之一，主要表现为某些Region上的读写操作过于集中，导致该Region所在的RegionServer负载过高，进而影响整个集群的性能。以下是几种有效的解决方案： #### 1. 预分区设计 在创建表时合理设置预分区可以有效避免后续因数据量增加而频繁分裂带来的性能开销以及可能引发的热点问题。通过预先定义好足够的初始Regions数目及其边界键值来均匀分配未来的数据录入位置[^3]。 ```bash create 'my_table', {NAME => 'cf', SPLITS => ['100','200','300']} ``` 以上命令会在建立`my_table`的同时依据给定的SPLITS参数生成三个起始Region，分别覆盖不同的RowKey区间。 #### 2. 使用Salted RowKeys策略 为了进一步改善数据分布不均的情况，可以在原始RowKey前面加上随机数（称为Salt），这样即使原RowKey本身存在聚集倾向也能被打散至不同Region中去存储。Salt的选择范围通常设定为小于等于当前Cluster内的RegionServers总数目以确保最佳效果[^4]。 例如对于一条记录原本其RowKey可能是`user_123456`, 加入salt之后变为 `0_user_123456`, 其中'0_'部分即是作为区分标志加入进去的小数值. #### 3. 调整Load Balancer行为模式 启用基于表格级别的负载均衡功能可以帮助实现更精细粒度的数据管理控制。具体做法是在HBase配置文件hbase-site.xml里新增一项属性:hbase.master.loadbalance.bytable=true 。这一改动使得Master节点能够单独考虑各个独立Table的需求来进行资源调度而不是笼统对待所有Tables一起处理[^3]. #### 4. 定期监控与手动干预 尽管自动化机制很重要，但是定期的人工检查仍然不可或缺。管理员应该持续关注系统状态指标比如各台服务器CPU利用率、内存消耗情况等等；当发现异常现象如某个特定Region访问频率特别高时，则可采取相应措施诸如强制迁移这个忙碌的Region到其他较为空闲的服务实例上去运行一段时间直至压力缓解为止。 ```java // Java API Example to move a region manually. Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Admin admin = new Admin(config); admin.move(Bytes.toBytes("region_name"), Bytes.toBytes("destination_server")); ```
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