在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 在不同场景,结合使用到底是高表还是宽表. 高表有高表的好处,宽表有宽表的优势. 起始行键是1001,结束行键是10010,则可查出如下图框出部分结果. 当然,也可以根据其他的查询条件,来查询.…

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 HBASE宽表应用很多   比如BBS,可以用帖子的URL地址作为ROWKEY保存,而后面的每一个回复,作为单独的COLUMNS,回复越多,COLUMNS就越多,表就变宽了.COLUMNS的qualifier名称设计很简单 假设…

首先,要区分,HRegion服务器包含两大部分:HLog部分和HRegion部分 HBase里的HRegion服务器  HBase里的HRegion 当表的大小超过设置值的时候,HBase会自动将表划分为不同的区域,每个区域包含所有行的一个子集.对用户来说,每个表是一堆数据的集合,每个表靠主键来区分.从物理上来说,一张表是被拆分成了多块,每一块就是一个HRegion. (注意,用户通过一系列HRegion服务器获取这些数据.一台机器上一般只运行一个HRegion服务器,而且每一分区段的HRegi…

Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 博主我推荐各位博文们通过查阅Hive文档对Hive表的索引进行更深入的了解. 需要时刻记住的是,Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询.更新.删除等操作.这些操作依赖高效的索引来实现高性能. Hive是一…

不多说,直接上干货!  Hive还可以把表或分区,组织成桶.将表或分区组织成桶有以下几个目的: 第一个目的是为看取样更高效,因为在处理大规模的数据集时,在开发.测试阶段将所有的数据全部处理一遍可能不太现实,这时取样就必不可少. 第二个目的是为了获得更好的查询处理效率.      桶为了表提供了额外的结构,Hive在处理某些查询时利用这个结构,能给有效地提高查询效率.      桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的,通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶,并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件.…

Store在HBase里称为HStore.HStore包括MemStore和StoreFiles.…

HBase里的4维坐标系统(第一步定位行键   ->   第二步定位列簇  ->  第三步定位列修饰符   ->  第四步定位时间戳) HBase里的4维坐标系统(第一步定位行键   ->   第二步定位列簇  ->  第三步定位列修饰符   ->  第四步定位时间戳) 实际上,HBase的存储值,即一个键值对,是   { row key,column family,column name,timestamp }   ->  value   行键,相当于第一步级索…

有时候啊,HBase表的设计方案通常,还会考虑如下一些因素,当然,这只是考虑范围里的部分呢. 更多的行还是更多的版本?后者使用了HBase自带的功能.但是需要在列簇中定义最大版本数,这样做可能有风险.最好的做法是版本使用多行存储,这需要把时间戳作为行键的一部分,数据检索模式定义了时间戳如何定义为行键的一部分以及应该位于行键的一部分. 更多行或是每行包含更多列?HBase支持每行包含数百万列,并且每一列都可以有列标识. 以行为列的设计?这是一种介于多行和多列的折衷方案.我们可以举一个日志数据库的例…

需要遵循以下步骤: 1.客户端和Zookeeper集群建立连接.在这之前客户端需要获得一些信息(可以从HBase配置文件中读取或是直接指定).客户端从Zookeeper集群中读取-ROOT-表的位置信息.这是客户端发起的第一次查询. 2.客户端连接-ROOT-表,并得到.META.表的位置信息.这是客户端发起的第二次查询. 3.客户端连接.META.表,并下载分区列表和它们的位置.这是客户端发起的第三次查询. 4.客户端使用从.META.表下载的信息直接连接分区服务器中的分区并操作数据.在这个过…

HBase集群要求每个节点的时间必须同步.HBase对于节点的时间扭曲(time skew)容忍度很低(这和HDFS是不一样的). 这主要是因为HBase需要使用系统时间来产生时间戳.如果系统时间不同步的话,那么每个节点产生的时间戳差异就会比较大,这就违背了时间戳设计的初衷. HBase对于节点间的时间扭曲的容忍度在秒级,即如果HBase发现节点间的时间差异已经有几十秒时会拒绝启动.节点间时间同步的方法是建立NTP服务器,然后让所有的节点和NTP服务器同步. hadoop-2.6.0.tar.g…