HBase优化之避免数据倾斜

最新推荐文章于 2023-08-07 18:38:59 发布
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#HBase #优化 #调优

本文探讨了如何避免HBase中的数据倾斜问题，包括理解rowkey在region中的分布以及通过调整参数实现region级别的负载均衡。同时，提出了通过观察各region文件夹大小来检查rowkey分布是否均匀的方法，并强调了数据探查和合理设计rowkey的重要性，以防止因特殊值或空值导致的数据倾斜。

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相关知识

数据存入hbase表时会按照rowkey落在不同的region中，每个region都有边界（除非你只有一个region）startrow和endrow，rowkey在表中是按照ASCⅡ码排序的。

例如下图中的region情况，如果有一个rowkey是006123456，它在0050和0100之间，因此它会被放在第二个region中。

region被regionserver管理，Hbase可以自动将region balance到各个regionserver上，使得每台regionserver上region的个数均匀分布。当某一个regionserver停止服务，它所管理的region会transit到其他regionserver上。regionserver又重新启动后，balancer会再次自动平衡region。

避免region分布倾斜

这里有一个参数需要调整，默认情况下，hbase的balancer是regionserver级别，与表无关，可以想象极端情况下整个每个regionserver下的region个数一样多,但一张表的所有region可能都在一台机器上，这也算是一种数据倾斜

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大数据领域HBase的数据倾斜问题解决之道
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-28 578
本文旨在全面解析HBase数据倾斜问题，提供从理论到实践的完整解决方案。涵盖范围包括数据倾斜的成因分析、诊断方法、解决方案以及预防措施。文章首先介绍HBase基础架构和数据倾斜概念，然后深入分析问题成因，接着提供多种解决方案，最后通过实际案例展示应用效果。Region：HBase中数据分片的基本单位：负责管理多个Region的服务进程RowKey：HBase表中行的唯一标识符热点：访问频率远高于平均水平的Region或数据fill:#333;color:#333;color:#333;
Hbase倾斜优化实践
天道不一定酬勤，但天道只会酬勤
09-22 937
Hbase 作为一个分布式的、多版本的开源 KV 数据库，面对大数据也能提供随机的、实时的读写性能。那么，性能如此强大的 Hbase，内部的数据存储结构是怎样设计的呐？基于其存储结构，其读写过程又是怎样的呐？难道 Hbase 就没有弊端了吗？在实践中我们如何去应用 Hbase？接下来我们将一步一步揭开这些问题的面纱。
HBase：RowKey的设计与优化 ——防止数据倾斜
weixin_43992185的博客
07-23 1281
一、RowKey的设计目的 一条数据的唯一标识就是 rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于rowkey 处于哪个一个预分区的区间内，设计 rowkey 的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的 region 中，在一定程度上防止数据倾斜 二、RowKey的设计原则 2.1 Rowkey长度原则 Rowkey是一个二进制码流，Rowkey的长度被很多开发者建议设计在10-100个字节，不过建议是越短越好，不要超过16个字节。 原因如下： （1）数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储
hbase region 拆分方式 热点问题 数据倾斜
qq_43066912的博客
09-16 408
链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23160237/article/details/89249665 hbase中， region在数据量大到一定程度的时候，会进行拆分（最开始由一个变成二个），而拆分的方式有三种，包括预拆分、自动拆分、手动强制拆分。下面就来介绍介绍拆分的方式。 预拆分 预拆分（pre-splitting）就是在建表的时候就定义好了拆分点的 算法，所以叫预...
HBase数据倾斜问题
小小鱼
04-09 1557
HBase数据倾斜问题 文章目录相关知识：负载均衡：避免表region分布倾斜方式1：方式2： 相关知识： 数据存入hbase表时会按照rowkey落在不同的region中，每个region都有边界（除非你只有一个region）startrow和endrow，rowkey在表中是按照ASCⅡ码的字典排序的。 负载均衡： region被regionserver管理，Hbase可以自动将region balance到各个regionserver上，使得每台regionserver上region的个数均匀分布。当
HBase数据倾斜
dhyaishuai的博客
03-28 616
（取反）当Rowkey分布不均匀，但Rowkey的反序有随机性，可以将Rowkey取反，但是这种方式只能优化get，对scan操作并不友好，因为自然顺序被打乱了 （加盐）在原Rowkey前加定长随机数，但无法查找，增加了吞吐量 （Hash）对Rowkey进行hash，对原Rowkey的前缀部分进行替换与取反类似，不利于scan ...
HBase性能优化指南
AI天才研究院
08-03 1100
随着互联网的快速发展，海量数据的产生、收集、处理、分析等过程越来越复杂，传统的关系型数据库(RDBMS)已经无法适应如此海量的数据。因此，NoSQL系统(如HBase)逐渐取代了RDBMS成为新的主要数据库。同时，HBase也面临着越来越多的应用场景，包括存储时序数据、实时查询分析等，这些应用都对数据库的性能提出了更高的要求。为了满足HBase在各种情况下的性能需求，作者推荐了以下五个方面的性能优化策略：1.选择合适的压缩算法：目前，HBase支持snappy、zlib、lzo、lz4等几种压缩算法。
Hbase RowKey设计以及HBase数据倾斜问题
ThreeAspects的博客
12-19 961
  作为Nosql数据库的一员，HBase查询只能通过其rowkey来查询(rowkey用来表示唯一一行记录)，HBase中的数据是按照rowkey的ASCII字典顺序进行全局排序的。HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。   HBa...
Hbase数据倾斜问题处理手段汇总
小东升职记
06-12 746
[1]HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇 [2]Hbase热点问题、数据倾斜和rowkey的散列设计 [3]HBase优化之避免数据倾斜 [4]大数据学习笔记——HBase面试题 [5]hbase热点问题(数据倾斜)解决方案---rowkey散列和预分区设计 [6]HBase优化之避免数据倾斜 ...
HBase热点(数据倾斜)问题
qq_45275284的博客
03-29 537
热带发生再大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读、写或者是其它操作）。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RegionServer上的其它region,由于主机无法服务其它region的请求。某个小的时间段内，对HBase的读写请求集中到极少数的Region上，导致这些region所在的RegionServer处理数据请求量骤增，负载量偏大，而其它的RegionServer明显空闲。
hbase系列-Hbase热点问题、数据倾斜和rowkey的散列设计
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1、分布式与并行处理 分布式系统 通常，我们说分布式系统的时候，我们都会想到Dubbo框架和SpringCloud框架。这两个框架现在应该是国内用的比较多的两个分布式框架了，特点都是很容易把服务部署在多台机器组成一个高可用的服务集群来应对高并发。所以，我们通常认为分布式系统就是多台机器组成一个集群对外提供服务，每个请求也会被分配到集群中的一台或者多台机子上完成，而用户是感觉不同整个系统封装
Hbase-热点问题（数据存储倾斜问题）
qq_40382400的博客
08-07 1397
某一台regionserver消耗过多，承受过多的并发量，时间长机器性能下降，甚至宕机。
hbase热点问题(数据倾斜)解决方案---rowkey散列和预分区设计
crazzy_lp的博客
07-05 1938
     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Tab...
HBase面试点_2, HBase热点问题(数据倾斜)和RowKey设计原则
菜菜的大数据开发の路
04-10 818
一、前言 HBase由于它存储和读写的高性能，在OLAP即时分析中发挥着重要的作用。而RowKey作为HBase的核心知识点，其设计势必会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，可以说RowKey的设计质量关乎了HBase的质量。 言归正传，对于关系型数据库，数据定位可以理解为“二维坐标”；但在HBase中，定位一条数据（即一个Cell）我们需要4个维度的限定：行键（RowKey）、列族（Column Family）、列限定符（Column Qualifier）、时间戳（Timestamp）。
Hbase数据倾斜问题处理手段汇总(持续更新中)
微电子学与固体电子学-俞驰
05-30 1004
[1]HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇 [2]Hbase热点问题、数据倾斜和rowkey的散列设计 [3]HBase优化之避免数据倾斜 [4]大数据学习笔记——HBase面试题 [5]hbase热点问题(数据倾斜)解决方案---rowkey散列和预分区设计 [6]HBase优化之避免数据倾斜 ...
HBase 数据倾斜和事务
法海你懂不?
03-17 1297
行健设计 HBase有两种基本键结构：行健(row key)和列键(column key)。两者都可以存储有意义的信息，这些信息可以分为两类，一种是键本身存储的内容，另一种是键的排列顺序。 时间序列 当处理流式事件时，最常见的数据就是按照时间序列组织的数据。由于HBase的数据组织方式，数据可能会被存储到一定的范围内，比如一个有特定起始键和停止键的region中。由于region只能由一...
数据倾斜解决方案之原理以及现象分析
Johnson8702的博客
03-10 886
一、什么是数据倾斜 数据倾斜是大数据类型项目中最棘手的性能问题。数据倾斜一般会有两种表现： 大部分task执行很快，只有极少数的task执行得特别慢，可能耗费数个小时。 大部分task很快执行完，但有的task会突然报OOM内存溢出，导致task fail、task lost、resubmitting task，反复执行几次，特定的task还是跑不通，最后挂掉。可能是因为这个ta...
解决hbase集群数据倾斜
最新发布
02-20
### 解决HBase集群中数据倾斜问题的最佳实践 #### 设计合理的行键结构 为了防止热点问题的发生，即某些节点上的负载远高于其他节点的情况，合理设计行键至关重要。应确保行键具有足够的随机性和均匀分布特性，从而...
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