当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用使用什么数据库?答案是什么,假设我们使用的传统数据库,肯定留有多余的字段.10个不行,20个,可是这个严重影响了质量. 而且假设面对大数据库,pt级别的数据,这样的浪费更是严重的,那么我们该使用是什么数据库?hbase数个不错的选择,那么我们对于hbase还存在下列问题: 1.Column Family代表什么? 2.HBase通过row和column确定一份数据,这份数据的值可能有多个版本号,为什么会存在多个版本号?

我们知道,一张 HBase 表包含一个或多个列族.HBase 的官方文档中关于 HBase 表的列族的个数有两处描述: A typical schema has between 1 and 3 column families per table. HBase tables should not be designed to mimic RDBMS tables. 以及 HBase currently does not do well with anything above two or thre

一.HBase介绍及其特点 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据. HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式数据库,是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.HBase的目标是处理非常庞大的表,可以通过水平

Memstore存在的意义 HBase在WAL机制开启的情况下,不考虑块缓存,数据日志会先写入HLog,然后进入Memstore,最后持久化到HFile中.HFile是存储在hdfs上的,WAL预写日志也是,但Memstore是在内存的,增加Memstore大小并不能有效提升写入速度,为什么还要将数据存入Memstore中呢? Memstore在内存中维持数据按照row key顺序排列,从而顺序写入磁盘 由于hdfs上的文件不可修改,为了让数据顺序存储从而提高读取率,HBase使用了LSM树结构

先来一张大图. Hbase上Regionserver的内存分为两个部分,一部分作为Memstore,主要用来写:另外一部分作为BlockCache,主要用于读数据:这里主要介绍写数据的部分,即Memstore.当RegionServer(RS)收到写请求的时候(writerequest),RS会将请求转至相应的Region.每一个Region都存储着一些列(a set of rows).根据其列族的不同,将这些列数据存储在相应的列族中(Column Family,简写CF).不同的CF中的数据存

用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要

HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对 应了table中的一个region,HRegion中由多 个HStore组成.每个HStore对应了Table中的一个column family的存储,可以看出每个columnfamily其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个column family中,这样最高效. HStore存储是HBase存储的核心,由两部分组成,一部分是MemStore,一 部分是StoreFile

HBase的表结构 建表时要指定的是:表名.列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表,名称是user_info,包含两个列族base_info和ext_info 列族 是列的集合,一个列族中包含多个列 这时的表结构: row key base_info ext_info ... ... ... row key 是行键,每一行的ID,这个字段是自动创建的,建表时不需要指定 插入一条用户数据:name为‘a’,tel为‘

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

以下的介绍是基于Apache Hbase 0.94版本: 从HBase的架构图上可以看出,HBase中的存储包括HMaster.HRegionServer.HRegion.Store.MemStore.StoreFile.HFile.HLog等,本篇文章统一介绍他们的作用即存储结构. 以下是HBase存储架构图: HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个,这个过程由HRegionServer管理,而HReg

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_ae33b83901018euz.html ------------------ HBase有几个高级特性,在你设计表时可以使用.这些特性不一定联系到模式或行键设计,但是它们定义了某些方面的表行为.本节我们讨论这些配置参数,以及你可以如何使用它们.1 可配置的数据块大小HFile数据块大小可以在列族层次设置.这个数据块不同于之前谈到的HDFS数据块.其默认值是65,536字节,或64KB.数据块索引存储每个HFile数据块的起始

转自:http://my.oschina.net/mkh/blog/349866 Hbase存储详解 started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital Hbase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level project a

HBase是面向列的分布式的数据库,和传统的关系型数据库有很大的不同:物理模型和逻辑模型.这里我们要首先讲一下HBase数据库相关的区别于关系型数据库的几个基本概念:          表:HBase将数据组织到自己的HTable表中,这个表是根据列族(colomn family)在物理上保存数据的,每个列族都有自己的文件夹和storefiles,不像关系型数据库那样将一个表保存成一个文件,表明也是文件系统路径的一部分.          行:HBase中的行是逻辑上的行,物理上模型上行是按列族

摘要:在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基于ElasticSearch构建用户画像平台,往往面临灵活性不足.资源开销大.无SQL接口开发不便等问题.为此,本文提供了一种基于华为MRS ClickHouse构建用户画像系统的方法. 本文分享自华为云社区<基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍>,作者:hourongqi .

业务场景 用户画像是对用户信息的标签化.用户画像系统通过对收集的各维度数据,进行深度的分析和挖掘,给不同的用户打上不同的标签,从而刻画出客户的全貌.通过用户画像系统,可以对各个用户进行精准定位,从而将其应用于个性化推荐.精准营销等业务场景中.用户画像系统已经被各个企业广泛采用,是大数据落地的重要方式之一. 在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP

本文转自hbase.收藏学习下. 随着大数据的越来越普及,HBase也变得越来越流行.会用HBase现在已经变的并不困难,然而,怎么把它用的更好却并不简单.那怎么定义'用的好'呢?很简单,在保证系统稳定性.可用性的基础上能够用最少的系统资源(CPU,IO等)获得最好的性能(吞吐量,读写延迟)就是'用的好'.HBase是一个庞大的体系,涉及到很多方面,很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率,根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能.笔者总结至少有如下几个方面:HDFS相关配置优化,

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间.   Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行. 其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度. Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在,所以瓶颈在于硬盘寻道时间.

hbase是一个KeyValue型的数据库,在<hbase实战>描述它的逻辑模型[行键,列族,列限定符,时间版本],物理模型是基于列族的.但实际情况是啥?还是上点代码吧. HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor("test"); //日志flush的时候是同步写,还是异步写 tableDesc.setDurability(Durability.SYNC_WAL); //MemStore大小 tableDesc.se