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修改hbase分区区间，hbase 分区策略

IT技术分区

Hbase分区partition 顾名思义就是分区式，这种分区有点类似于 mapreduce 中的 partitioner，将区域用长整数作为分区号，每个 Region 管理着相应的区域数据，在 RowKey 生成时，将 id 取模后，然后拼上 id 整体作为 RowKey。
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区 。hash(主键)年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍 ， 在64位计算机中，效果最好 。
该数据库手动split分区数没变的原因如下：用户没有使用管理员权限，无法对HBase进行操作 。HBase集群处于安全模式 ， 无法进行split操作 。split表中存在数据，无法进行split操作 。
一张表预分区N个，那就是一开始就设定了N个region；hbase.hregion.max.filesize 设定的region大?。?超过了就会split，就会增加一个region，对预分区没什么影响 。
一文详解HBase资源隔离相关的解决方案提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享 ， 支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等 。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离 。
比如，如果你使用了Greeplum数据库 ， 那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案 。
同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度 ， 使Flink可以支持更大的集群，获得更好的资源隔离 。另一个是实现增量检查点机制，因为Flink提供了有状态计算和规则检查点机制 。
hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题 。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力 。
其中包括本地文件系统，分布式文件系统 ， 甚至基于云的存储解决方案 。如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地(内置)文件系统(例如HBase 使用HDFS) 。
虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案 。
HBase调优:预分区与行键设计像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区 。hash(主键)年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好 。
像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区 。hash(主键) 年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好 。
已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true)，HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推 。
优化建议：检查RowKey设计以及预分区策略，保证写入请求均衡 。KeyValue大小对写入性能的影响巨大，一旦遇到写入性能比较差的情况，需要考虑是否由于写入KeyValue数据太大导致 。
目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询 ， 那么现在考虑rowkey的设计 。
由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据 ， 则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象 。
hbase预分区与region切割的关系1、hbase.hregion.max.filesize 设定的region大?。?超过了就会split，就会增加一个region，对预分区没什么影响 。
2、默认 ， HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个 Region，正处于混沌时期，start-end key 无边界，所有 RowKey 都往这个 Region里分配 。
3、HBase表的列族在创建之初只有一个Region，随着插入数据的增多Region变得越来越大 。
4、整个region切分是一个比较复杂的过程，涉及子步骤 ， 因此必须保证整个 Split 过程的事务性，即要么完全成功，要么完全未开始，在任何情况下也不能出现 Split 只完成一半的情况 。
HBase配置文件详解(一)1、HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于conf/目录中，需要保持群集中每个节点的同步 。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好 。
2、在分布式模式下，当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上 。HBase不会自动同步 。可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步 。对于大部分配置 ， 需要重启使之生效 。动态参数例外 。
3、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的 。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作 。
4、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project。步骤2：导入JAR包 ， 在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入 。
5、但是在hbase-site.xml配置文件里有个参数hbase.bulkload.retries.number控制了hbase对一个hfile最多plit多少次 。这个参数默认是10，如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception 。
6、：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下） 。
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的 。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作 。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库 ， 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 。
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据 。
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