HBase扩展和负载均衡的基本单位是Region.Region从本质上说是行的集合.当Region的大小达到一定的阈值,该Region会自动分裂(split),当然也可能是合并(merge),合并可以减少Region和相应存储文件的数量(请注意目前HBase[0.94版]不支持在线的Region合并,当然你可以使用工具离线合并,在线和离线可以视为enable,disable状态).   Bigtable Paper认为一台Server上保有10到1000个Region为佳,每个Region的大小…

提前生成Hbase预分区种子,在创建Hbase表时也进行相应的预分区,同时设置预分区的个数,预分区的范围对应Hbase监控页面的Region Server的start key与End key,从而使数据能够均匀的分布于各个Region中.给捷哥赞一个~ private static final String[] PARTITIONS = generatPartitionSeed(); //生成3844个分区种子 public static String[] generatPartitionSee…

自动分区需要开启MySql中的事件调度器,可以通过如下命令查看是否开启了调度器 show variables like '%scheduler%'; 如果没开启的话通过如下指令开启 ; 1.创建一个分区表 CREATE TABLE sales ( id INT AUTO_INCREMENT, amount DOUBLE NOT NULL, createTime DATETIME NOT NULL, PRIMARY KEY(id, createTime) ) ENGINE=Innodb PARTI…

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp…

对上一篇文章进行实际的运用.在工作中遇到有一张大表(五千万条数据),在开始的时候忘记了创建自动分区,导致现在使用非常不方便,查询的速度非常的满,所以就准备重新的分区表,最原始方法是先创建新的分区表,然后将数据依次插入到新的表中,但是我们的表的数据比较的大,如果这样做可能导致效率相对较低,经过寻扎发现了上一篇文章,这篇文章有三个方法,第一个就是最原始的方法,我没有进行实验,第二种(交换分区)和第三种的(在线重定义)我都进行了测试,第三种方法,我初以为会比较快速,但是经过测试需要超过2个小时的时间,…

单表自动单个分区字段使用方式,请参考:<Oracle12c:自动分区表> 两个分区字段时,必须一个主分区字段和一个子分区字段构成(以下代码测试是在oracle12.1版本): create table tommy_test( id int, name ), p_city ), p_day date ) partition ,'day')) subpartition by list(p_city) subpartition template ( subpartition p1 '), subpa…

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本…

--list_range  示例   drop table list_range_tab purge; create table list_range_tab(n1 number,n2 date)partition by list(n1)subpartition by range(n2)(partition p01 values(1)  ( subpartition  subp01 values less than (to_date('3001-01-01 22:00:00','yyyy-mm-…

一.自动分区推断 1.概述 表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性.在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中.Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息. 例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列.那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ..…

我们知道,HBASE在创建表的时候,会自动为表分配一个Region,当一个Region过大达到默认的阈值时(默认10GB大小),HBase中该Region将会进行split,分裂为2个Region,以此类推.表在进行split的时候,会耗费大量的资源,频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响.所以,HBase提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区. 假设我们初始给它10个Region,那么导入大量数据的时候,就会均衡到10个里面,显然比1个Region要好很多.可是我们…