使用命令:hdfs dfs -du /apps/hbase/data/data/default/

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

HBase中的Client如何路由到正确的RegionServer 在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的 RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并 不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章“

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

常见的HBase新手问题: 什么样的数据适合用HBase来存储? 既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉? 存放于HBase中的数据记录,为何不直接存放于HDFS之上? 能否直接使用HBase来存储文件数据? Region(HBase中的数据分片)迁移后,数据是否也会被迁移? 为何基于Spark/Hive分析HBase数据时性能较差? 开篇 用惯了Oracle/MySQL的同学们,心目中的数据表,应该是长成这样的: 这种表结构规整,每一行都有固定的列构成,因此

[摘要] 这是HBase入门系列的第1篇文章,主要介绍HBase当前的项目活跃度以及搜索引擎热度信息,以及一些概况信息,内容基于HBase 2.0 beta2版本.本系列文章既适用于HBase新手,也适用于已有一定经验的HBase开发人员. 华为云上的NoSQL数据库服务CloudTable,基于Apache HBase,提供全托管式集群服务,集成了时序数据库OpenTSDB与时空数据库GeoMesa,在TB/PB级别的海量数据背景下,可提供ms级查询以及千万级TPS,点我了解详情. 这是HBa

[摘要] 本文主要介绍HBase与HDFS的关系,一些关键进程角色,以及在部署上的建议 HBase与HDFS 我们都知道HBase的数据是存储于HDFS里面的,相信大家也都有这么的认知: HBase是一个分布式数据库,HDFS是一个分布式文件系统 理解了这一点,我们先来粗略回答本文已开始提出的其中两个问题: HBase中的数据为何不直接存放于HDFS之上? HBase中存储的海量数据记录,通常在几百Bytes到KB级别,如果将这些数据直接存储于HDFS之上,会导致大量的小文件产生,为HDFS的元

[摘要] 这篇文章继HBase数据模型之后,介绍HBase的适用场景,以及与一些关键场景有关的周边技术生态,最后给出了本文的示例数据 华为云上的NoSQL数据库服务CloudTable,基于Apache HBase,提供全托管式集群服务,集成了时序数据库OpenTSDB与时空数据库GeoMesa,在TB/PB级别的海量数据背景下,可提供ms级查询以及千万级TPS,点我了解详情. 适用场景 在介绍完了HBase的数据模型以后,我们可以回答本文一开始的前两个问题: 什么样的数据适合用HBase来存储

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

如何计算Oracle的表一条记录占用空间的大小? 如何计算Oracle的表记录占用空间的大小? 是把所有字段的大小都加起来吗?varchar(256),char,number算几个字节? ------解决方案-------------------- 第一行的列头信息所占字节数,再加上各个字段所占的字节数据,加起来是多少就是多少 列头信息记录每个字段的数据类型 ------解决方案-------------------- 1,你可以对表进行分析,然后在user_tables中可以看到平均的行长度(

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摘要:如何从HBase中的海量数据中,以很快的速度的获取大批量数据,这一议题已经在<HBase 高性能获取数据>(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html)一文中给出了解决办法.那么,如何向HBase中高性能的插入数据呢?经研究表明,光是批量写入也还是不行.网上没有现成的方法.本文针对这一问题,给出了一个解决方案.它采用了多线程按批“多粮仓”的方式,经过验证,能较好的达到高速度的效果. 关键词:hbase, 高性能, 多线​程, 算法 解决问题:

转自:http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=23916356&id=3321832 最近因为生产环境hbase中某张表的数据要导出到测试环境(数据不多,大概200W条左右),如果用程序掉接口导入的话太慢,所以考虑直接用 hbase的功能来导入导出.因为此次是实验,所以我在正式环境建了一张小表,只有两条数据,目的是将它导入到一张新表中(空表,但是表结构一样) hbase(main):004:0> scan 'xy

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

最近由于某大型网站社区论坛运行效率比较低用户反馈论坛有些卡需要对系统进行优化,论坛性能影响了公司的形象还有网站的流量,当然这也会影响到公司的收入,而且后期还需要长期维护网站的社区论坛服务. 1:并发访问的人多,其实访问的人少,偶尔才被请求几次页面,那是性能一般不会受到多少影响,也没什么技术高要求凑合能用就可以了. 2:数据量庞大,访问的人多了,自然数据积累也多了,持续几年每天上千人留言后,这数据量就很庞大了. 3:系统稳定运行了好几年,不能轻易修改,积累了不少个性化的业务数据.个性化的程序逻辑,

一.前提主从集群之间能互相通讯: 二.在cluster1上(源集群):  1.查看集群已开启的peers hbase(main):011:0> list_peers PEER_ID CLUSTER_KEY STATE TABLE_CFS 10 slave.01.bigdata.prod.wgq,slave.02.bigdata.prod.wgq,slave.03.bigdata.prod.wgq:2181:/hbase ENABLED USER_INFO:ncallrecords1 row(s)

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,

目录 创建maven工程,导入jar包 java代码实现创建hbase表 java代码实现向hbase表中插入数据 java代码查询hbase数据 使用rowKey查询指定列族指定列的值 通过startRowKey和endRowKey进行扫描 创建maven工程,导入jar包 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/art

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

正常查询语句中TOP的运用: SELECT TOP 1000 * FROM MP_MemberGrade   随意更新一张表中满足条件的前N条数据: UPDATE TOP (1) MP_Member SET FKGradeID=2 WHERE IsDeleted=2   更新A表中满足B表前N条记录的数据 UPDATE MP_Member SET FKGradeID=2 FROM MP_Member A LEFT JOIN (SELECT TOP 10 * FROM MP_MemberGrade

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al