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…

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…

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…

Hadoop生态圈-Hbase的rowKey设计原则 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.…

HBase的rowKey设计技巧 1.设计宗旨与目标 主要目的就是针对特定的业务模型,按照rowKey进行预分区设计,使之后面加入的数据能够尽可能的分散于不同的rowKey中.比如复合RowKey. 作用: 一条数据的唯一标识就是rowkey,那么这条数据存储于哪个分区,取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内,设计rowkey的主要目的 ,就是让数据均匀的分布于所有的region中,在一定程度上防止数据倾. 2.设计方式案例 2.1.案例一:生成随机数.hash.散列值 比如: 原本row…

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://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://…

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…

在HBase中细节上的设计,最最最重要的就是我该选取什么做Rowkey,Rowkey的选择,最直接的影响就是对你之后分析数据的影响了. Rowkey是不可分割的字节数,按照字典排序由低到高存储在表中.一个空的数组用来标识表空间的起始或结尾. 在设计HBase表时,Rowkey设计是最重要的事情,应该基于预期的访问模式来为Rowkey建模.Rowkey决定了访问HBase表时可以得到的性能,原因有两个:Region基于Rowkey为一个区间的行提供服务,并且负责区间的每一行:HFile在硬盘上存储…

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…

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是…

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是…

GeoMesa设计基于HBase的设计分析,从数据模型到典型查询场景,最后进行RowKey设计 一.HBase 基本概念 理解KeyValue KeyValue多版本 列定义(1) 列定义(2) Column Family RowKey即索引 RowKey字段的选取 二.GeoMesa设计基于HBase的设计分析,从数据模型到典型查询场景,最后进行RowKey设计 数据模型 GeoMesa-典型查询场景 GeoMesa-RowKey设计 一.HBase 基本概念 理解KeyValue KeyVa…

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…

HBase里的RowKey设计,分为随机查询的RowKey设计和连续查询的RowKey设计.…

转自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/31799255 mark 写在前面 本文2014年7月份发表于InfoQ,HBase的PMC成员Ted Yu先生参与了审稿并于给予了肯定.该方案设计之初仅寄希望于通过二级索引提升查询性能,由于在前期架构时充分考虑了通用性以及对复杂条件的支持,在后来的演变中逐渐被剥离出来形成了一个通用的查询引擎.Ted Yu对“查询决策器”表示了关心,他指出类似的组件同时也是Phoenix, Impala用于支持…

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;…

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;…

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.wujintao.hbase.test; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List;…

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,有两种方式: 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stopRow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: rowke…

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…

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…

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…

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range 3 全表扫描 Hadoop Sequence File 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/ HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html?overview-summary.html Begin! HBase的查询实…

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…

1.搭建环境 新建JAVA项目,添加的包有: 有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar 有关Hbase的hbase-0.90.4.jar.hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包 2.主要程序 package com.sf.study.hbase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; impor…

HBase中的rowkey是按字典顺序排序的,通过rowkey查询可以对千万级的数据实现毫秒级响应.然而,如果rowkey设计不合理的话经常会出现一个很普遍的问题----热点.当大量client的请求(读或者写)只指向集群的一个节点,或者很少量的几个节点时,也就代表产生了热点问题. 避免产生热点的方式也就是尽可能的将rowkey均匀分散到所有的region上,下面介绍了几种rowkey设计常用的方式: 第一:加盐(salting) 加盐是指在rowkey的前缀添加随机数据,使rowkey尽可能的…

利用Filter进行筛选:HBase的Scan可以通过setFilter方法添加过滤器(Filter),这也是分页.多条件查询的基础.HBase为筛选数据提供了一组过滤器,通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行,列,数据版本)上进行对数据的筛选操作.Filter是可以加多个的,HBase提供十多种Filter类型.filterList.addFilter(scvf) 就是可以添加多个查询条件,然后调用setFilter函数给Scanner. 直接附上源码:(多条件查询之后对该2行键…

rowkey设计的重要性 rowkeys是HBase表设计中唯一重要的一点. rowkey设计要求 唯一性 存储特性 按照字典顺序排序存储 查询特性 由于其存储特性导致查询特性: 查询单个记录: 查定一定范围的记录. 可能存在的问题 热点问题 什么是热点和数据倾斜 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读,写或者其他操作).大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至region不可用,这也会影响同一个RegionServer上的…

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…