1.上面的2张图主要说明hbase的存储特点 (1).每个值(每条记录的每一个列的值)的存储,都完整的存储了rowkey.column family.column.版本(时间戳),以及该列的值. 这样其实很浪费存储空间.对应的最直接的存储优化方案就是缩短rowkey.column family.column.版本(时间戳)的长度.在建表的时候就把这几项设置的极其短. (2).hbase是列式存储,天生就适合进行压缩等优化. (3).也可以通过(合并多个记录为一条记录)减少rowkey来减少表的记

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

本文来自于NoSQLFan联合作者@koven2049,他在淘宝从事Hadoop及HBase相关的应用和优化. 对Hadoop.HBase都有深入的了解,本文就是其在工作中对HBase的应用优化小结,分享给大家. 目 录 [ - ] 前言 原因 应用情况 部署.运维和监控 測试与公布 改进和优化 将来计划 前言 1324994303" style="border:0px; margin-right:8px"> hbase是从 hadoop中分离出来的apache顶级开源

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1449891885004.html 1.HBase 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来 讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来 说,HB

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

一.前言 在生产环境使用HBase过程中,随着数据量的不断增加,查询HBase数据变得越来越慢,对于业务来说是不可用的,需要对读性能进行优化 二.问题定位 从hbase监控指标来看,发现FullGC次数频繁,大家都知道FullGC对系统的影响很大,会使系统资源都耗在GC上,其它性能就会影响,另一个异常是Compact队列一直在阻塞,需要compact的文件过多又不无法及时得到compact,这个就导致小文件越来越多得不到合并影响读性能. 三.问题解决 初步定位到原因之后,考虑从以下几个方面进行优

前言 本文从HBase的内存布局说起,先充分了解HBase的内存区的使用与分配,随后给出了不同业务场景下的读写内存分配规划,并指导如何分析业务的内存使用情况,以及在使用当中写内存Memstore及读内存扩展bucketcache的一些注意事项,最后为了保障群集的稳定性减少和降低GC对于集群稳定性的影响,研究及分享了一些关于HBase JVM配置的一些关键参数机器作用和范例,希望这些不断充实的经验能确保HBase集群的稳定性能更上一个台阶,大家有任何的想法和建议也欢迎一起讨论. HBase的内存布

一.概述 hbase 写入优化除了参数配置之外,很大的一块要考虑避免region的热点问题,避免region 热点问题,主要的目的是提高hbase 数据表rowkey的分散.结合实际情况主要有以下几个办法 1.1 rowkey的创建规则 避免, 比如 通过rowkey前几位的hash.业务规则避免,比如 用户id+时间.手机号的倒叙. 1.2 通过hbase的访问API的扩展,在HBASE的访问API 通过对读写的封装,实现自动在hbase的rowkey前面增加随机码的方式实现region的进一

http://www.searchtech.pro/ Hadoop添加或调整的参数: 一.hadoop-env.sh1.hadoop的heapsize的设置,默认1000 # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000. # export HADOOP_HEAPSIZE=2000 2.改变pid的路径,pid文件默认在/tmp目录下,而/tmp是会被系统定期清理的 # The directory where pid file

1.表的设计 Pre-creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的Hbase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入Hbase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. rowkey:Hbase中rowkey用来检索表中的记录,支持一下三种方式 通过单个rowkey访问:即

http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/51582817

在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求

目录: 1-HBase的安装 2-Java操作HBase例子 3-HBase简单的优化技巧 4–存储 5(集群) -压力分载与失效转发 6 -白话MySQL(RDBMS)与HBase之间 7 -安全&权限 1-HBase的安装 HBase是什么? HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元,通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化. 构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对这些采集的数据, 提出如下检索需求: 1). 时间序列检索(检索出该站点的在某个时间范围内的全要素信息) 2). 面检

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝

转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

WAL(Write-Ahead Logging)是数据库系统中保障原子性和持久性的技术,通过使用WAL可以将数据的随机写入变为顺序写入,可以提高数据写入的性能.在hbase中写入数据时,会将数据写入内存同时写wal日志,为防止日志丢失,日志是写在hdfs上的. 默认是每个RegionServer有1个WAL,在HBase1.0开始支持多个WALHBASE-5699,这样可以提高写入的吞吐量.配置参数为hbase.wal.provider=multiwal,支持的值还有defaultProvide

存储空间有助于保护你的数据免受驱动器故障的影响,并随着你向电脑添加驱动器而扩展存储.你可以使用存储空间将两个或多个驱动器一起分组到一个存储池中,然后使用该池的容量来创建称为存储空间的虚拟驱动器.这些存储空间通常存储你的数据的两个副本,因此如果你的驱动器之一出现故障,你仍然有一个完整的数据副本.如果你的容量不足,请向存储池中添加更多驱动器.吠品整理. 创建存储空间需要什么? 你只需要至少两个额外的驱动器(除了安装 Windows 的驱动器外).这些驱动器既可以是内部或外部硬盘驱动器,也可以是固态硬

HBase Scan流程分析 HBase的读流程目前看来比较复杂,主要由于: HBase的表数据分为多个层次,HRegion->HStore->[HFile,HFile,...,MemStore] RegionServer的LSM-Like存储引擎,不断flush产生新的HFile,同时产生新的MemStore用于后续数据写入,并且为了防止由于HFile过多而导致Scan时需要扫描的文件过多而导致的性能下降,后台线程会适时的进行Compaction,Compaction的过程会产生新的HFil