​在一个集群中,一个导入数据的进程锁住不动,所有的client都在等待一个region (因而也就是一个单个节点),过了一会后,变成了下一个region…​如果使用了单调递增 或者时序的key便会造成这样的问题. 数据存储提示:rowkey采用单调增加的值真的很糟糕. 使用了顺序的key会将本没有顺序的数据变得有顺序,把负载压在一台机器上.所以要尽量避免时间戳或者序列(e.g. 1, 2, 3)这样的行键. monotonically increasing values are bad When…

我们通过行键访问HBase.尽管使用扫描过滤器可以一次性指明大量的键,但是HBase仅仅能够根据行键识别出一行. 优秀的行键设计可以保证良好的HBase性能. 1.行键存在于HBase中的每一个单元格中.如果行键越长,用于存储单元格的I/O开销就会越大.通常我们采用MD5加密的定长键来代替行键. 2.对于组合式行键,每个组件的排序顺序取决于访问模式 如果是一个以主机名和事件类型存储的日志数据库,可能的键值选取方法有以下几种: [主机名][事件类型][时间戳] :适用于访问模式使用主机名和事件类型…

简单来讲,rowkey就是 KeyValue 中的key     rowkey设计之 尽量散列设计 RowKey         如第三部分第六中讲到,如果数据都是有序的存储到一个特定的范围内,将会存储在一个有特定起始键和停止键的 region 中. 由于一个 region 只能由一个服务器管理, 所以所有的更新都会几种在一台服务器上. 这会导致系统产生读写热点, 并由于写入数据过分几种而导致整个系统性能下降.         1 方式采用SHA1(MD5落后了,SHA1是MD5改良版) 加密,…

首先要回答一个问题,为何要使用HBase? 随着业务不断发展.数据量不断增大,MySQL数据库存在这些问题: MySQL支持的数据量为TB级,不能一直保留历史数据.而HBase支持的数据量为PB级,适合存储久远的历史冷数据 新增列的代价较高,数据量越大耗费时间越长.而HBase可以随意增加列,空列不占据空间,业务模型可以灵活变化 要使用HBase,最重要的一点是rowkey行键设计,如果设计不妥,后续要改的代价非常大. HBase行键设计原则 下面列几个HBase rowkey设计的原则: 组合…

本章将深入介绍由HBase的存储架构在设计上带来的影响.如何设计表.row key.column等等,尽可能地使用到HBase存储上的优势. Key设计 HBase有两个基础的主键结构:row key和column key.它们分别用来表征存储的数据和数据的排序顺序.以下的几节将讨论如何通过key设计解决存储设计中发现的一些问题. 概念 相比于物理存储,首先谈谈表的逻辑结构.与传统的面向列的关系型数据库为基本单元不同,HBase的基本存储单元为列簇(column family).从图9-1可以看…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7119-1-1.html 对于任何系统的数据设计,我们都想提高性能,达到资源最大化利用,那么对于hbase我们产生如下问题: 1.hbase rowkey设计如何才能提高性能?2.hbase rowkey如何设计才能散列到不同的节点上? 访问hbase table中的行,只有三种方式: 1 通过单个row key访问2 通过row key的range3 全表扫描 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://…

为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么 我们常说看一张 HBase 表设计的好不好,就看它的 RowKey 设计的好不好.可见 RowKey 在 HBase 中的地位.那么 RowKey 到底是什么?RowKey 的特点如下: 类似于 MySQL.Oracle中的主键,用于标示唯一的行: 完全是由用户指定的一串不重复的字符串: HBase 中的数据永远是根据 Rowkey 的字典排序来排序的. RowKey的作用 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region: MemSt…

和哈希表类比,HBase中的行键类似于哈希表中的键.要构造一个良好的HBase模式,关键之一就是选择一个合适的行键. 1 记录检索 行键是HBase中检索记录所使用的键.HBase记录含有的列在数量上没有限制,但是只能有一个行键.这一点同关系型数据库有所不同,后者的主键可以有多个列组合.既然要为一个记录创建唯一的行键,那么单一的行键就需要包含多种信息.例如,如果一行标识一个订单,那么customer_id,order_id,timestamp可以作为该行的行键.在关系型数据库中,customer…

行先是以一种非常独特的方式被索引,随后Bigtable利用行键对数据进行分割,将它们分布到集群中.列可以被迅速地定义在行中,让Bigtable适用于大多数的非模式环境. 数据在表面上最初是由行进行排列的,表的主要键是行键.但是与关系型数据库不同,在列式数据库中,没两个行需要相同的列.正如上面所说的那样,在表被创建后,用户能够快速在行中加入列.实际上,你能够向一行中增加许多列.…

2. RowKey行键设计规范 2.1. RowKey四大特性 2.1.1 字符串类型 虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的,但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型,保证通用性:如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型,譬如Long型,那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度. 常用的行键字符串有以下几种: 纯数字字符串,譬如9559820140512: 数字+特殊分隔符,譬如95598-20140512; 数字+英文字母,譬如city2…

  所谓RowKey行键生成器,是指通过软件工具制定行键生成策略,并可将策略信息保存成本地策略文件,待需要时再将本地策略文件序列化成行键生成策略对象,传入数据行信息后可自动生成RowKey行键. 那么,为什么要设计这个行键生成器呢?最初的时候,我们有一个需求,要把Oracle中的若干大表数据导入到HBase中,那么这里就出现了一个问题:那么多表,每个表的RowKey生成规则都是不一样的,难道我们要为每个表都设计一个行键生成方法吗?! 当然不可能,我们必须做一些事半功倍或者一劳永逸的事情来解决这个…

rowkey是行的主键,而且hbase只能用rowkey范围即scan来查找数据.rowkey是以字典排序的.可以巧妙设计行键,比如想通过电影的评价进行排序,可以把评分rate和电影id组合起来,rate_id这样的形式来实现排序. 做个小推广:程序员经常久坐,颈椎毛病比较多,特别推荐ventry颈椎保健枕…

转自:http://www.bcmeng.com/hbase-rowkey/ 建立Schema Hbase 模式建立或更新可以通过 Hbase shell 工具或者使用Hbase Java API 中的 Admin类. 当列族发生变动时 hbase表必须处于 disabled 状态.例如:   Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Admin admin = new Admin(conf); String table = "myT…

HBase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位. HBase中rowkey可以唯一标识一行记录,在HBase查询的时候,有以下几种方式: 通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配 全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 rowkey长度原则 rowkey是一个二进…

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R…

Rowkey设计 Rowkey设计原则 Rowkey设计应遵循以下原则: 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性.由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性 2. Rowkey的排序原则 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点.比如视频网站上对影片<泰坦尼克号>的弹幕信息,这个弹幕是按…

数据模型 我们可以将一个表想象成一个大的映射关系,通过行健.行健+时间戳或行键+列(列族:列修饰符),就可以定位特定数据,Hbase是稀疏存储数据的,因此某些列可以是空白的, Row Key Time Stamp Column Family:c1 Column Family:c2 列 值 列 值 r1 t7 c1:1 value1-1/1 t6 c1:2 value1-1/2 t5 c1:3 value1-1/3 t4 c2:1 value1-2/1 t3 c2:2 value1-2/2 t2…

在阐述HBase高级特性和热点问题处理前,首先回顾一下HBase的特点:分布式.列存储.支持实时读写.存储的数据类型都是字节数组byte[],主要用来处理结构化和半结构化数据,底层数据存储基于hdfs. 同时,HBase和传统数据库一样提供了事务的概念,但是HBase的事务是行级事务,可以保证行级数据的原子性.一致性.隔离性以及持久性. 布隆过滤器在HBase中的应用 布隆过滤器(Bloom Filter)是空间利用效率很高的数据结构,利用位数组表示一个集合,判断一个元素是否属于该集合.但存在一…

Hbase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位. Hbase中Rowkey可以唯一标识一行记录,在Hbase查询的时候,有以下几种方式: 1.通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 2.通过scan方式,设置StartRow和EndRow参数进行范围匹配 3.全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 Rowkey长度原则 rowkey是…

HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver…

一).什么情况下使用Hbase 1)传统数据库无法承载高速插入.大量读取. 2)Hbase适合海量,但同时也是简单的操作. 3)成熟的数据分析主题,查询模式确立不轻易改变. 二).现实场景 1.电商浏览历史 问题: 传统数据库 数据量很大,事情会变得复杂. Order by 消耗很多性能. 大量发生又无法分布式处理,顾客需要事实看到自己足迹,传统数据库无法使用缓存. Hbase 面向时间查询. 基于行健查询速度快,新产生数据存于内存中的memstore,完全没有IO开销. 分布式化解负荷. 思路…

转自 http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40621067 hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应…

hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey.我们知道rowkey是行的主键,并且hbase仅仅能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率.我们知道.rowkey是以字典顺序排序的.而存储的字节码,字典排序,我们知道,假设是字 母,那就是字母的顺序,比…

摘要 本文主要内容是通过合理Hbase 行键(rowkey)设计实现快速的多条件查询,所采用的方法将所有要用于查询中的列经过一些处理后存储在rowkey中,查询时通过rowkey进行查询,提高rowkey的利用率,加快查询速度.行键(rowkey)并不是简单的把所有要查询的列的值直接拼接起来,而是将各个列的数据转成整型(int)数据来存储.之后实现两个自定义的比较器(comparator):一个是相等比较器,用于实现类似于SQL的多条件精确查找功能. select * from table wh…

FatMouse's Speed Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 13194    Accepted Submission(s): 5807Special Judge Problem Description FatMouse believes that the fatter a mouse is, the faster i…

一,    最长递增子序列问题的描述 设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的序列,L的递增子序列是这样一个子序列Lin=<aK1,ak2,…,akm>,其中k1<k2<…<km且aK1<ak2<…<akm.求最大的m值.   二,算法:动态规划法:O(n^2) 设f(i)表示L中以ai为末元素的最长递增子序列的长度.则有如下的递推方程: 这个递推方程的意思是,在求以ai为末元素的最长递增子序列时,找到所有序号在L前面且小于ai的元素aj…

单调递增最长子序列 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 求一个字符串的最长递增子序列的长度如:dabdbf最长递增子序列就是abdf,长度为4   输入 第一行一个整数0<n<20,表示有n个字符串要处理随后的n行,每行有一个字符串,该字符串的长度不会超过10000 输出 输出字符串的最长递增子序列的长度 样例输入 3 aaa ababc abklmncdefg 样例输出 1 3 7 [分析] [代码] #include <cstdio>…

单调递增最长子序列 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 求一个字符串的最长递增子序列的长度如:dabdbf最长递增子序列就是abdf,长度为4   输入 第一行一个整数0<n<20,表示有n个字符串要处理随后的n行,每行有一个字符串,该字符串的长度不会超过10000 输出 输出字符串的最长递增子序列的长度 样例输入 3 aaa ababc abklmncdefg 样例输出 1 3 7 #include<stdio.h> #include…

本文的目标就是要确认那些使用了主键,却混淆了主键的本质而造成的一种反模式. 一.确立主键规范 每个了解数据库设计的人都知道,主键对于一张表来说是一个很重要,甚至必需的部分.这确实是事实,主键是好的数据库设计的一部分.主键是数据库确保数据行在整张表唯一性的保障.它是定位到一条记录并且确保不会重复存储的逻辑机制.主键也同时可以被外键引用来建立表与表之间的关系. 难点是选择那一列作为主键.大多数表中的每个属性值都有可能被很多行使用.例如姓名,电子邮件地址等等都不能保证不会重复. 在这样的表中,需要引入…

单调递增最长子序列 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描写叙述 求一个字符串的最长递增子序列的长度 如:dabdbf最长递增子序列就是abdf.长度为4 输入 第一行一个整数0<n<20,表示有n个字符串要处理 随后的n行,每行有一个字符串,该字符串的长度不会超过10000 输出 输出字符串的最长递增子序列的长度 例子输入 3 aaa ababc abklmncdefg 例子输出 1 3 7 来源 经典题目 也是到经典的DP题,还有一种思路是,就a-z的一…