hbase 中region是什么 及region过程

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#hbase 中region是什么 及region过程

本文深入探讨了HBase中Region的概念及其在数据存储中的作用。Region是HBase中类似于关系数据库分区的数据组织方式，用于存储数据。访问HBase时，首先通过系统表定位到特定的Region，再找到该Region所在的服务器，从而实现数据的高效检索。

hbase 中region是什么 及region过程

先学习
regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。我们访问hbase的时候，先去hbase 系统表查找定位这条记录属于哪个region，然后定位到这个region属于哪个服务器，然后就到哪个服务器里面查找对应region中的数据

region过程
后续补上

hbase中的region
m0_48714980的博客
09-25 2054
HBase 基本概念 1、region region 是部分数据，所以是所有数据的一个自己，但region包括完整的行，所以region 是行为单位 表的一个子集。 每个region 有三个主要要素: 它所属于哪张表 它所包含的的第一行(第一个region 没有首行) 他所包含的最后一行(末一个region 没有末行) 当表初写数据时，此时表只有一个region ,当随着数据的增多，region 开始变大，等到它达到限定的阀值大小时，变化把region 分裂为两个大小基本相同的region, 而这个阀值 就
HBase Region
最新发布
shao.bing的专栏
09-02 1275
Region‌ 是 HBase 中数据存储与分布式管理的最小单元（换句话即：Region是HBase数据管理的基本单位），每个表按 ‌RowKey 范围‌ 水平划分为多个 Region，负责存储部分数据及处理读写请求。每个 Region 对应一个或多个列族（Column Family），内部由 ‌Store‌（存储列族数据）、‌MemStore‌（写缓存）和 ‌HFile‌（持久化文件）组成。维度‌建议‌RowKey设计‌ 结合业务特性设计散列前缀，避免单调递增导致热点预分区策略‌。
HBASE regions是什么
weixin_40515064的博客
08-11 186
HBase Regions：深入理解HBase的底层架构 HBase 是一个开源的分布式数据库，它基于Hadoop框架构建，旨在处理大规模的数据存储和快速的随机访问。HBase 的核心概念之一是 Regions（区域），它在数据存储和查找方面扮演着关键角色。本文将介绍 HBase Regions 的概念、特点，并通过代码示...
hbase 学习笔记一---基本概念
热门推荐
zhouleilei的专栏
10-12 1万+
说在前面,本文部分内容来源于社区官网经过适度翻译，部分根据经验总结，部分是抄袭网络博文，(不一一列举引用，在此致歉)一并列在一起，本文的目的，希望能总结出一些有用的，应该注意到的东西，基本思路是先提出一个话题，在此话题内，把相关联的东西加进去，而不是单独分出章节单独介绍，虽然条理性欠差，但有利于后期根据关键词查找。     Apache HBase 是Hadoop database的简称，h
HBase学习之region
baidu_24961271的专栏
12-31 571
注：部分内容源自网络摘录，部分内容源自个人总结归纳，摘录部分会在最后附上摘录网址，但难免有部分遗漏，如有问题，请与本人联系，谢谢！ 在HBase中，表中所有行都是按照row key的字典序排列的，表在行的方向上分割为多个region。 region是按照大小分割的，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表中，region不断增加，当增大到一个阀值的时候，region就会等分为两个新
HBase-Region详解
一尘在心的博客
08-24 1万+
HBase-Region详解 Region的概念 Region是HBase数据管理的基本单位。数据的move,数据的balance，数据的split，都是按照region来进行操作的。 region中存储这用户的真实数据，而为了管理这些数据，HBase使用了RegionSever来管理region。 一个表中可以包含一个或多个Region。 每个Region只能被一个RS（RegionSe...
Hbase的region合并与拆分
01-07
region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 . HBase的region split策略一共有以下几种： 1、...
HBASERegion数量增多问题描述及解决方案.docx
10-26
【HBASERegion数量增多问题描述及解决方案】 在HBase分布式数据库中，Region是表数据的基本存储单元，它将表的数据按照ROWKEY的范围进行分割。随着数据的增长，一个Region会分裂成两个，以此来确保数据的均衡分布。...
HBase Region原理总结归纳
xiaohu21的博客
09-01 2969
HBase Region原理总结 1. 环境准备 基于Hadoop 3.2.1 基于zookeeper 3.4.6 基于Hbase 2.2.5 资料来源： 官网http://hbase.apache.org/2.2/book.html 网络博客、视频等资料 2.HBase数据存储概述 2.1 hbase概述 HBase是基于hdfs的一个数据库，也就是本身Hbase的数据存储在hdfs中。默认的，文件会分布式存储在hdfs节点中，并且按照128MB一块进行切分，并且会保存3份 hdfs中数据不适合
HBASE 技术细节 读取与写入 Region Split与合并介绍
小鹅鹅的博客
09-22 2262
文章目录1. Hbase的Region介绍1.1 region实例1.2 Region的寻址1.2.1 老的Region寻址方式1.2.2 新的Region寻址方式2. Hbase的写逻辑2.1 Hbase写入逻辑2.2 MemStore刷盘2.2.1 全局内存控制2.2.2 MemStore达到上限2.2.3 RegionServer的Hlog数量达到上限2.2.4 手工触发2.2.5 关闭Re...
region的拆分策略
oracle8090的博客
09-08 845
Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素，由每个列族的一个Store组成。对象层级图如下： Table       (HBase table)     Region       (Regions for the table)          Store          (Store per ColumnFamily for each Region for the table
HBase之Memstore刷写
江河万川
08-25 7297
Hbase—Memstore HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读数据；这里主要介绍写数据的部分，即Memstore。 当RegionServer(RS)收到写请求的时候(writerequest)，RS会将请求转至相应的Region。每一个Region都存储着一些列(a set of
1 ，hbase 简介，准实时，适用场景 ( region ，store ，storeFile 关系 )
孙砚秋的博客
07-20 1917
一 ，概况 ： 1 ，百度百科 ： 是什么 ： HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 bigtable ：该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。 依托 hdfs 就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于...
HRegion 分配与寻址
weixin_30904593的博客
09-14 368
1.Region 分配 HMaster负责为Region 分配Region Server，一个Region 只能分配给一个Region server。 HMaster中 记录： 哪些Region 已经分配到哪些Region Server中 哪些Region server 可用 哪些Region 尚未分配 当HMaster发现有尚未分配的Region，并...
hbase架构原理之region、memstore、hfile、hlog、columm-family、colum、cell
梦想还是要有的，万一实现了呢！
10-31 1136
Hbase的顶级存储结构是表，Hbase的表可以理解成是行的集合，行（记录）是列族的集合，列族是列的集合。这里有重点介绍几个容易混爻的几个感念！ HBase采用Master/Slave架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成：HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、...
HBase中什么是Region，什么是RegionServer
leanaoo的博客
10-26 8813
regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。我们访问hbase的时候，先去hbase 系统表查找定位这条记录属于哪个region，然后定位到这个region属于哪个服务器，然后就到哪个服务器里面查找对应region中的数据...
关于HBase Region的一些基本概念
weixin_34088583的博客
10-08 1856
最近发现HBase官方文档里面关于region的内容写的很清晰，所以尝试把其中和region的基本概念有关的内容做了翻译和简单的补充。关于Region的split/compact等操作的相关内容网上已经很多了，所以这些方面本文不涉及，只对region的概念和状态图这两部分内容做了搬运。如果需要了解更多内容可以自行阅读原文。Region是HBase中管理数...
HRegionServer的详解
Star-Technology
06-08 1万+
Point 1： HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。Point 2： HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成。1.WAL即Write Ahead Log，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作都会先保证将数据写入这个
HBase的Region定位
MingYueZh的博客
06-28 1万+
Region定位：系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region关于Region的查找，早期的设计（0.96.0）之前是被称之为三层查询架构，如下图所示：Region：就是要查找的数据所在的Region.META.：是一张元数据表，记录了用户表的Region信息以及RegionServer的服务器地址，.META.可以有多个regoin。.META.表中...
hbase 中数据按照什么规则分配到region中
04-28
<think>好的，我现在需要回答用户关于HBase中数据分配到Region的规则的问题。首先，我需要回忆一下HBase的基本架构和数据分布机制。HBase是基于HDFS的分布式数据库，数据按行键（RowKey）排序后存储在Region中。每个表最初只有一个Region，随着数据增长，Region会分裂成多个，分布在不同的RegionServer上。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]提到Region的数据条数过多会影响查询效率，过大的Region会被拆分为两个，并由HMaster分配到不同的RegionServer以实现负载均衡。这说明数据分配与Region的分裂策略密切相关。引用[3]提到默认的切分策略是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy，这个策略会根据Region大小动态调整阈值，初始阈值较小，随着数量增加而增大，直到达到配置的最大值。这会影响数据如何分配到不同Region。 接下来，用户的问题是关于数据分配到Region的具体规则。首先，RowKey的设计是关键因素，因为它决定了数据的排序和分布。HBase使用RowKey的字典序排列，因此不同的RowKey范围会被分配到不同的Region中。预分区（Pre-splitting）也是一个重要手段，可以手动指定Region的边界，避免热点问题。例如，引用[4]提到预分区可以通过Merge类实现，但通常是在建表时指定分割点。 Region的分裂策略决定了何时以及如何拆分Region。默认策略下，当Region的大小达到一定阈值时，会触发分裂。分裂后的新Region会分配新的起始RowKey，这样后续写入的数据会根据RowKey分配到相应的Region中。此外，引用[5]提到HLog的数量限制可能影响数据刷盘，但主要涉及数据持久化和恢复，可能对数据分配影响不大。 总结起来，数据分配到Region的规则主要涉及RowKey设计、预分区和Region分裂策略。需要将这些点结合引用中的信息详细说明。同时，用户可能关心如何优化数据分布以避免热点，因此需要提到预分区的最佳实践和RowKey设计原则。 最后，生成相关问题时要围绕数据分配、分裂策略、优化方法等，确保问题与主题相关，并参考用户之前的引用内容。例如，如何设计RowKey以避免热点，或者Region分裂后如何重新分配。</think>HBase 中数据分配到 Region 的核心规则是通过 **RowKey 的字典序范围划分**实现的，具体流程如下： --- ### 一、Region 分配的基础规则 1. **RowKey 排序与区间划分** HBase 表中所有数据按 RowKey 的字典序排列，每个 Region 负责存储一个连续的 RowKey 区间（例如 `[startKey, endKey)`）。新写入的数据根据其 RowKey 的字典序分配到对应的 Region 中[^1][^2]。 2. **初始状态与预分区** - 新建表时默认只有一个 Region，所有数据写入该 Region。 - **预分区**可手动指定 Region 的边界（例如建表时定义 `SPLITS => ['a','f','k']`），提前划分多个 Region 以避免写入热点[^4]。 --- ### 二、Region 分裂与动态分配 1. **分裂触发条件** 当 Region 大小达到阈值（默认策略为 `IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy`）时触发分裂： $$ \text{分裂阈值} = \min\left(\text{初始阈值} \times \text{Region数量}^3, \text{配置的最大阈值}\right) $$ 例如，初始阈值为 10GB，Region 数量为 2 时，阈值为 $10 \times 2^3 = 80$ GB[^3]。 2. **分裂后的数据分配** - 原 Region 被拆分为两个子 Region（如 `[a, m)` 和 `[m, z)`）。 - HMaster 将新 Region 分配到其他 RegionServer，实现负载均衡[^1]。 --- ### 三、关键影响因素 1. **RowKey 设计** - 热点问题：顺序递增的 RowKey（如时间戳）会导致写入集中在单个 Region。 - 优化方法：采用哈希前缀（如 `MD5(RowKey).substr(0,3) + RowKey`）分散数据。 2. **Region 合并** 可通过工具强制合并多个小 Region（如 `hbase org.apache.hadoop.hbase.util.Merge`），但需谨慎操作以避免性能波动[^4]。 --- ### 四、数据分配示意图 ``` RowKey 范围 | Region 分布 ------------------------------------ [startKey, splitKey1) → RegionA (Server1) [splitKey1, splitKey2) → RegionB (Server2) [splitKey2, endKey) → RegionC (Server3) ``` ---
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