hbase数据倾斜，hbase数据倾斜怎么处理

Hbase读写原理

所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。

无Master过程中，数据读取仍照常进行。但是，无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行。

使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

相关问答

Q1: 数据库消耗内存大还是cpu大

1、这一类问题通常是因为数据量比较大，即使索引没什么问题，执行计划也 OK，也会导致 CPU 100%，而且结合 MySQL one-thread-per-connection 的特性，并不需要太多的并发就能把 CPU 使用率跑满。

2、主要看编写什么样的程序了。简单的程序如果代码不是很多，速度追求也不是很高，通用的CPU和内存就可以了。大型程序的话就得考虑CPU指令集的丰富程度了，复杂指令的效率比较高，可以减少代码执行时间。

3、SQL服务器的设计就是为了提供最高效快速的数据服务，它会尽可能利用(占用)电脑的内存、CPU资源来提供数据服务，这两个资源都会占用。

4、非关系型数据库：以对象为单位数据结构。提高响应速度的缓存缓存是存储数据的临时地方，存储一些高频数据的副本。当某一硬件要读取数据时，首先从缓存中查找需要的数据，找到了就直接执行，找不到的话再从内存中找。

Q2: 数据倾斜导致子任务积压

1、一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。

2、数据倾斜 表现： 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。

3、可以通过设备管理器更新驱动程序，或者从官方网站下载最新的驱动程序。检查打印机队列：如果打印任务积压在队列里，也会导致新的任务无法传输。可以打开“打印机和扫描仪”，检查当前打印任务的状态，并尝试取消积压的任务。

4、首先，要让孩子认识到这种行为的危害。孩子通常不会意识到拖延的恶习对他们的影响，因此家长应该向孩子解释这种行为的危害，例如会导致任务的积压、影响孩子的成绩等等。

5、避免任务：经常通过避免任务来应对焦虑和压力，从而导致任务积压。完美主义：过于追求完美，难以开始任务或完成任务，以致拖延任务。频繁更改计划：经常更改计划，从而导致任务的时间和成本增加。

6、时间管理：缺乏时间管理和规划，导致任务积压，可能让人感到压力。 家庭和生活平衡：照顾家庭成员、安排休闲活动和处理生活中的其他责任，可能导致压力。 责任感：强烈的责任感和期望可能导致心理负担，进而产生压力。

Q3: 2021年大数据工程师面试内容包括哪些?

让面试官记住你的名字。很多人在介绍自己名字的时候仅仅只有简单的一句“我叫某某某”，直到你的自我介绍完毕，面试官也没有记住你的名字，如果后续的自我介绍中没有突出的表现，那么这样的自我介绍注定是失败的。

二是可以考察平时的训练积累和经验，包括工作方式，编程风格，思考方法，等等。三是接受任务和完成任务的主动性，是不是愿意接受任何团队需要完成的任务。四是完成任务的速度和质量，也就是出活的速度和质量。

提问 说说提问，思路想法，表达能力，技术功底，热情。这几个点我是比较看重的。很多问题都是围绕着这几个点展开的，大家看下有没有借鉴意义。

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