HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
默认情况下，AutoFlush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到HBase server，大数据量put的时候会造成大量的网络IO，耗费性能
熟悉HBase的同学应该知道，HBase是基于一种LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）存储模型设计的，写入路径上是先写入WAL（Write-Ahead-Log）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能，HBase会合并小的HFile以减少文件数量，这种合并HFile的操作称为Compaction，这也是为什么要进行Compaction的原因。
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
环境如下： Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 JDK1.7 Ant1.9.5 Maven3.0.5 最近在测Hbase的压缩，Hadoop安装了lzo和snappy，插入50条文本数据，每条数据大约4M，来看他们的压缩率对比， 然后在测的过程中，发现用java客户端去scan这50条数据时，regionserver频繁宕机看hbase的log发现并无明显异常，查看datano
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug，会造成RegionServer节点compaction queue持续升高，甚至影响flush，最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
转自：https://yq.aliyun.com/articles/213705?utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数
1，执行命令安装一些依赖组件 yum install -y hadoop-lzo lzo lzo-devel hadoop-lzo-native lzop 2， 下载lzo的源码包并解压 wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.09.tar.gz tar -zxvf lzo-2.09.tar.gz 3，在当前目录新建一个lzo目录，存储编译后的lzo文件 进入lzo-2.09目录 依次执行命令： expor
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式，用于获取存储在memtables中的内存数据，对其进行排序以实现快速访问，并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中，或者在数据更新时被删除。
在大数据时代，列式存储变得越来越流行了，当然并不是说行式存储就没落了，只是针对的场景不同，行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库，比较适合数据量小，字段数目少，查询性能高的场景，列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多，数据量规模大，离线分析多的场景，这时候避免大量无用IO扫描，往往提高离线数据分析的性能，而且列式存储具有更高的压缩比，能够节省一定的磁盘IO和网络IO传输。 基础环境如下： Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apach
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
3 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
HBASE原理 一、原理 1、物理存储 1．hregion hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序，hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region。 最开始只有一个region随着数据量的增加，产生分裂，这个过程不停的进行。一个表可能对应一个或多个region。 region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元，一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上。 2．Store region是分布式存储的基本单元，但不是存储的基本单元，
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前段时间总结了一篇关于HBase由于分区过多导致集群宕机的文章，感兴趣的同学可以点击原文《HBase案例 | 20000个分区导致HBase集群宕机事故处理》阅读参考。本文重点参考HBase官网，从分区过多这个角度出发，进一步聊一聊HBase分区过多的影响以及单节点合理分区数量等。
** 一般操作： ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间： namespace指的是一个 表的逻辑分组 ，同一组中的表有类似的用途，相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表： hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者，而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准，迅速推广至国内外各大互联网企业，成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求，基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如，Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是，HadoopHDFS适合于存储非结构化数据，且受限于HadoopMapRed
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
在 HBase 中，row key 可以是任意字符串，最大长度 64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为 byte[]字节数组，一般设计成定长的。
在这篇博客文章中，我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
链接：https://pan.baidu.com/s/1vc7i9JO87WiKUk_ce0J7KQ 提取码：rsgx
MemStore是HBase非常重要的组成部分，深入理解MemStore的运行机制、工作原理、相关配置，对HBase集群管理以及性能调优有非常重要的帮助。
我们对本次HBase成本优化项目进行深度复盘，并进一步尝试总结云数据库的FinOps之道。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database，即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
一、调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 二、调优的总体概述 从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。那么在这七个子阶段中，能够进行较大力度的进行调优的就
HBase在WAL机制开启的情况下，不考虑块缓存，数据日志会先写入HLog，然后进入Memstore，最后持久化到HFile中。HFile是存储在hdfs上的，WAL预写日志也是，但Memstore是在内存的，增加Memstore大小并不能有效提升写入速度，为什么还要将数据存入Memstore中呢？
HBase 提供了一个非常方便的命令行交互工具 HBase Shell。通过 HBase Shell 可以创建表，也可以增删查数据，同时集群的管理、状态查看等也可以通过 HBase shell 实现。
通过上述文章的介绍，我们了解到： HBase底层存储依赖于HDFS，HBase中table在行的方向上分割为多个region，它是HBase负载均衡的最小单元，可以分布在不同的RegionServer上，但是一个region不能拆分到多个RegionServer上。
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
HBase的集群环境搭建 注意事项：HBase强依赖zookeeper和hadoop， 安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功，且服务正常运行 第一步：下载对应的HBase的安装包 所有关于CDH版本的软件包下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ HBase对应的版本下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz 第二步
最近朋友公司在做一些数据的迁移，主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中，但是遇到了一个很奇怪的问题：同样的数据到了HBase中，所占空间竟增长了好几倍！详谈中，笔者建议朋友至少从几点原因入手分析：
1 包含访问hbase的接口，client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。
设置环境变量export HBASE_HOME = /usr/local/hbase
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加，数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作，收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来，随着上云的普遍化，降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化，FinOps更是横空出世，得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商，（群核科技）酷家乐的产品都构建在公有云之上，截止目前，我们使用了上
Hbase Rowkey CF 架构 概述 预分区及Rowkey设计 学习笔记介绍了Region类似于数据库的分片和分区的概念，每个Region负责一小部分Rowkey范围的数据的读写和维护，Region包含了对应的起始行到结束行的所有信息。master将对应的region分配给不同的RergionServer，由RegionSever来提供Region的读写服务和相关的管理工作。
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是：调优
•MapReduce写入Hbase原理：封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控 Metrics 数据等等，HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
在开始之前,有一个注意事项:HBase强依赖zookeeper和hadoop，安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功，且服务正常运行。
hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点： 1 大：一个表可以有上亿行，上百万列 2 面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。 3 稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 二、逻辑视图
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.2.6/
hbase是一个KeyValue型的数据库，在《hbase实战》描述它的逻辑模型【行键，列族，列限定符，时间版本】，物理模型是基于列族的。但实际情况是啥？还是上点代码吧。 HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor("test"); //日志flush的时候是同步写，还是异步写 tableDesc.setDurability(Durability.SYNC_WAL); //MemStore大
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优，对节约成本，提升用户体验有重要意义。
OpenTSDB(Open time series data base)，开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性，其实并不是一个db，单独一个OpenTSDB无法存储任何数据，它只是一层数据读写的服务，更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了，为什么还会出现它？它到底有什么好？它做了什么？别着急，我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务，看名字就知道，它主要针对于时序数据。什么是时序数据，股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据，就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储，我们最熟悉的就是mysql了，但是想想看，每5分钟存储一个点，一天288个点，一年就10万+，这还是单个维度，往往在实际应用中维度会非常多，比如股票交易所，成千上万支股票，每天所有股票数据就可能超过百万条，如果还得支持历史数据查询，mysql是远远扛不住的，必然要考虑分布式存储，最好的选择就是Hbase了，事实上业内基本上也是这么做的。（我对其他分布式存储不了解，就不对比了）。 了解Hbase的人都知道，它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力，非常适合存储海量的数据，但是它并不是关系数据库，无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节，总之，你可以通过Get获取到hbase里的一行数据，通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用， 但也限制了它的使用场景。针对时序数据，只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化，可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API，比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
我们在使用HBase的时候，必须要能够清楚HBase服务端的性能，这对HBase的合理使用以及性能调优都非常重要，所以一般在使用HBase之前，建议做一些必要的基准性能测试，其中，读写P99/P999延时就是一项衡量HBase性能的关键指标。本文首先介绍下HBase自带的性能测试工具——PerformanceEvaluation的使用，然后通过它压测下HBase读写路径P999延时情况。
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