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

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.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 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

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

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

建表高级属性 下面几个 shell 命令在 hbase 操作中可以起到很大的作用,且主要体现在建表的过程中,看 下面几个 create 属性 1. BLOOMFILTER 默认是 NONE 是否使用布隆过虑及使用何种方式,布隆过滤可以每列族单独启用 使用 HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE | ROW | ROWCOL) 对列族单独启用布隆 Default = ROW 对行进行布隆过滤 对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆 对 ROW

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

rowkey设计首先应当遵循三大原则: 1.rowkey长度原则 rowkey是一个二进制码流,可以为任意字符串,最大长度为64kb,实际应用中一般为10-100bytes,它以byte[]形式保存,一般设定成定长. 一般越短越好,不要超过16个字节,注意原因如下: (1)目前操作系统都是64位系统,内存8字节对齐,控制在16字节,8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性. (2)hbase将部分数据加载到内存当中,如果rowkey过长,内存的有效利用率就会下降. 2.rowkey散列原则 如果r

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

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://

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

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

1.列族的数量及列族的势 建议将HBase列族的数量设置的越少越好.当强,对于两个或两个以上的列族HBase并不能处理的很好.这是由于HBase的Flushing和压缩是基于Region的.当一个列族所存储的数据达到Flushing的阈值时,该表中所有列族将同时进行Flushing操作.这将带来不必要的I/O开销,列族越多,该特性带来的影响越大. 此外,还要考虑到同一个表中不同列族所存储的记录数量的差别,即列族的势(Cardinality).当两个列族数量差别过大时会使包含记录数量较少列族的数据

Hbase的Rowkey设计原则 一. Hbase介绍 HBase -> Hadoop Database,HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库) 二. 设计原则 2.1 Rowkey长度原则 Rowkey是一个二进制码流,Rowkey的长度被很多开发者建议设计在10-100个字节,不过建议是越短

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

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

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