當表被建立時，hbase預設只會為該錶分配乙個region，那麼，初始狀態時所有的請求都會集中在乙個region server上，當大量資料寫入時，該節點將成為熱點。
當然，region熱點不僅體現在建立表階段。對於一張擁有很多region的大表來說，其在region sever上的分布往往不會十分均勻，region較多的region server在有大量資料寫入時，它的負載也會大於其他region數少的region server，這也是熱點。
因此，針對上述兩種情況，該如何避免熱點發生就是乙個常見的話題。
解決辦法：
合理設計rowkey能讓各個region的併發請求平均分配，使io效率達到最高。
Hbase熱點問題
當處理由連續事件得到的資料時，即時間上連續的資料。這些資料可能來自於某個感測器網路 交易或者乙個監控系統。它們顯著的特點就是rowkey中含有事件發生時間。帶來的乙個問題便是hbase對於row的不均衡分布，它們被儲存在乙個唯一的rowkey區間中，被稱為region，區間的範圍被稱為start k...
Hbase熱點問題
需求描述 掃瞄 查詢 某個區間 列用hbase多節點的資源，分布式掃瞄，加快速度 然後拼接到一起 如何打散資料 冠字型大小逆序，hash 並不一定資料連續就會造成熱點，這個是由資料訪問模式決定的。ex 時間作為rowkey，但查詢經常按乙個時間段來查詢 時間作為rowkey會造成時間差不多的在乙個r...
Hbase rowkey熱點問題
當處理由連續事件得到的資料時，即時間上連續的資料。這些資料可能來自於某個感測器網路 交易或者乙個監控系統。它們顯著的特點就是 rowkey 中含有事件發生時間。帶來的乙個問題便是 hbase 對於row 的不均衡分布，它們被儲存在乙個唯一的 rowkey 區間中，被稱為 region 區間的範圍被稱...