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HBase在AWSEMR上检索数据很慢。

HBase在AWSEMR上检索数据很慢。

  1. 尝试使用预分区来提高性能。为表设置合适的预分区，可以降低数据查找的开销。例如，如果数据是按照日期存储的，则可以使用日期为预分区键。

  2. 尝试增加HBase的RegionServer数量。在AWS EMR中，可以通过修改集群配置中的hbase-site.xml文件中的hbase.regionserver.count参数来增加RegionServer的数量。

  3. 调整HBase的缓存设置。根据实际情况增加blockcache、memstore和操作系统缓存，可以显著提高HBase的执行效率。可以通过修改hbase-site.xml文件中的hbase.regionserver.global.memstore.size和hfile.block.cache.size参数来进行调整。

  4. 对HBase表进行数据压缩和压缩格式选择。压缩可以减少网络传输的数据量和磁盘存储空间，从而提高检索速度。可选的压缩格式有Snappy、LZO等。

  5. 如果需要查询大量数据，可以使用MapReduce来优化性能。使用HBase作为MapReduce作业的数据输入源，可以最大限度地发挥HBase在大数据处理中的优势。 下面是增加RegionServer的示例代码：

  6. 进入EMR控制台，找到HBase所在的集群。

  7. 点击'集群操作”下拉菜单，选择'添加步骤”。

  8. 在弹出的对话框中选择'HBase shell”作为步骤类型。

  9. 在'脚本”文本框中输入以下命令(假设要增加3个RegionServer)： disable 'table_name' alter 'table_name', {NAME => 'cf_name', REPLICATION_SCOPE => 1} enable 'table_name'

  10. 点击

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见，您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈，火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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HBase在AWSEMR上检索数据很慢。 -优选内容

HBase 集成
本文将为您介绍 Ranger HBase 集成相关操作,和对 HBase 的访问控制配置。 1 使用前提已创建 E-MapReduce(EMR)包含 Ranger 服务的集群,操作详见:创建集群。 Ranger UI 的登录界面操作,详见:Ranger 概述---Ranger Admin UI 访问。 2 启用 Ranger HBase Plugin集群详情 -> 服务列表 -> Ranger 服务详情 -> 服务概述页面,点击启用 HBase Plugin 开关。 按照提示重启 HBase 服务后生效。 3 新增 Policy集群管理界面 -> 访问链接 -...
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Phoenix简介 Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会... 912332 通过命令建表并写入数据 undefined /usr/lib/emr/current/phoenix/bin/psql.py us_population.sql us_population.csv交互式 执行命令进入交互式 undefined /usr/lib/emr/current/phoenix/bin/sqlline.py 进...

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来自：开发者社区

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权限管理

快速的实现对于 EMR 集群进行权限配置。 1 Ranger 默认启用情况权限管理在 EMR 3.1.0 软件栈版本中引入,目前支持的集群类型和服务如下表所示: 分析场景 集群类型 服务 默认启用 Ranger 鉴权 数据湖 Hadoop HDFS ✅ YARN ✅ Hive ✅ Spark ✅ Presto Trino 实时计算 Kafka Kafka ✅ 交互式分析 Presto HDFS Hive Presto ✅ Trino HDFS Hive Trino ✅ NoSQL 数据库 HBase HDFS HBase ✅ 2 使用限制为保证权限管理模块功能...

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