[2023-08]的历史内容

本文针对Apache HBase在大数据存储过程中可能遇到的数据丢失问题，特别是由于磁盘空间不足导致的数据删除现象进行了探讨。为有效防止HBase表中的数据丢失，提出了两种关键策略：一是定期执行数据备份操作，利用HBase自带的Backup和Restore工具实现；二是使用HFileSplitter对HFiles进行分割与压缩管理，以优化备份效率。同时强调了在Hadoop生态系统中，即使采取预防措施，也无法完全确保数据绝对安全，因此用户应养成良好的数据检查和备份习惯，结合Apache HBase官方网站和其他相关指南提供的资源，以应对潜在的数据丢失风险。

本文聚焦HBase在高并发、大数据场景下的性能优化，提出了针对I/O和CPU使用率的多项核心策略。通过调整数据块大小以减少寻址开销与I/O次数，利用Bloom Filter降低读取无效磁盘I/O；同时，合理配置MemStore与BlockCache内存占比，优化CPU资源分配，并实施精细化Region划分及预分区策略，以均衡负载、提高并行处理能力。实践过程中需密切关注系统响应时间、吞吐量等关键指标，持续调优，以实现HBase高效稳定运行。