Hbase默认建表是只有一个分区的,开始的时候所有的数据都会查询这个分区,当这个分区达到一定大小的时候,就会进行做split操作: 因此为了确保regionserver的稳定和高效,应该尽量避免region分裂和热点的问题: 那么有的同学在做预分区的时候,可能是按照: 1): 通过Hbase提供的api: bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter demo1 HexStringSplit -c 10 -f info 默认建表是没有

在创建Hbase表的时候默认一张表只有一个region,所有的put操作都会往这一个region中填充数据,当这个一个region过大时就会进行split.如果在创建HBase的时候就进行预分区则会减少当数据量猛增时由于region split带来的资源消耗. HBase表的预分区需要紧密结合业务场景来选择分区的key值,每个region都有一个startKey和一个endKey来表示该region存储的rowKey范围. 创建包含预分区表的命令如下: > create '] 或者 > cre

1.建立HBase预分区表.sql语句如下: create 'buyer_calllogs_info_ts', 'record', {SPLITS_FILE => 'hbase_calllogs_splits.txt'} 或者 create 't1','f1' ,SPLITS=>['10','20','30','40'] 分区文件格式如下: 00|10|20|30|40|50|60|70| 优点:合理设计rowkey 能让各个region 的并发请求 平均分配(趋于均匀) 使IO 效率达到最高

我们知道,HBASE在创建表的时候,会自动为表分配一个Region,当一个Region过大达到默认的阈值时(默认10GB大小),HBase中该Region将会进行split,分裂为2个Region,以此类推.表在进行split的时候,会耗费大量的资源,频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响.所以,HBase提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区. 假设我们初始给它10个Region,那么导入大量数据的时候,就会均衡到10个里面,显然比1个Region要好很多.可是我们

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RegionServer上的其他region,由于主机无法服务其他region的请求,造成资源浪费.设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用. 数据倾斜:Hbase可以被划分为多个Region,但是默认创建时只有一个Region分布在集群的一个节点上,数据一开始时都集中在这个Regio

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

seq 0 7 | awk '{printf("\\x%02x\\x%02x\n", $1/256, $1%256);}' | sort -R |head -3 create 'msgbox', '0', {SPLITS_FILE => 'splits.txt'} create 't', {NAME => 'fww', VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'SNAPPY', SPLITS => ['10','20','30']} 1

提前生成Hbase预分区种子,在创建Hbase表时也进行相应的预分区,同时设置预分区的个数,预分区的范围对应Hbase监控页面的Region Server的start key与End key,从而使数据能够均匀的分布于各个Region中.给捷哥赞一个~ private static final String[] PARTITIONS = generatPartitionSeed(); //生成3844个分区种子 public static String[] generatPartitionSee

转自:http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html 问题导读:1.如何防止热点?2.如何预分区?扩展:为什么会产生热点存储? HBase中,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.简单地说

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来创建一张表时,只有一个region正处于混沌时期,start-end key无边界,可谓海纳百川.

目录 简单了解 概述 设置预分区 一.手动指定预分区 二.使用16进制算法生成预分区 三.将分区规则写在文本文件中 四.使用JavaAPI进行预分区 简单了解 概述 由上图可以看出,每一个表都有属于自己的一个Region,但Region内的数据达到10GB时,会进行分割,但仍会在同一个RegionServer上,而预分区的作用主要是增加数据读写效率.负载均衡.防止数据倾斜.方便集群容灾调度Region和优化Map数量 设置预分区 在设置预分区前要先明白一个概念,每一个Region都维护着从Sta

一.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) MemStore (MemStore for each Store for each Region for the table) StoreFile (StoreF

package com.hbase.HBaseAdmin; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescripto

HBase之五:hbase的region分区 https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3154487.html 一.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) MemStore (Mem

1.预分区的方式 共有四种方式 2.帮助信息 help 'create' 3.第一种方式 4.在页面上查看效果(端口号:60010) 5.第二种方式 )创建文件,并在文件中书写分区的值 )创建表 6.观察效果 7.第三种方式 但是不常使用,因为这种方式是hash值进行分区,不再需要对rowkey进行设计 8.观察效果 9.第四种方式API

1.预分区的方式 共有四种方式 2.帮助信息 help 'create' 3.第一种方式 4.在页面上查看效果(端口号:60010) 5.第二种方式 )创建文件,并在文件中书写分区的值 )创建表 6.观察效果 7.第三种方式 但是不常使用,因为这种方式是hash值进行分区,不再需要对rowkey进行设计 8.观察效果 9.第四种方式API

HBase是三维有序存储的,是指rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度是依照ASCII码表排序的. HBase中,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

转载 http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html

rowkey 如下: 1900001511504290000151150439000015115044900001511504590000151150469000015115047900001511504 插入代码如下: public static void asyncBatchPutTest(Connection connection) throws IOException { BufferedMutator bufferedMutator = null; try { bufferedMuta