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

比较常用的数据库是关系型数据库,但很多场景下nosql数据库会更加擅长,从sql到nosql实施的第一步就是设计表结构,这是两种不同的思维方式,这里说下HBase表设计. 需求:需要一张stock表用于保存市场所有股票的分钟走向,即每个股票每分钟记录一次价格. 方案一:瘦表. 用stockId+datetime作为RowKey,这样方便通过stockId或datetime快速扫描获取到相关记录. RowKey ColumnFamily "stock_cf" stockId+dateti

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-2.6.5 hbase-0.98.12.1-hadoop2 HBase中表的设计 主要是将原来的关系解开 问题: 例子: 表设计一: 表设计二: 这是一个双向查询,根据人员查角色,根据角色查人员 问题: 0为顶级部门,1为子部门 放到一张表中不会对效率产生影响,因为HBASE是海量存储,海量读写的. Redis是一个内存数据库,新浪微博是使用R

为啥要把表设计拿出来独立成章?因为我觉得像我这样搞了很多年Java后端开发的技术人员,在学习HBase的时候,会受到关系型数据库3NF.BCNF的影响.事实上,数据库范式在HBase里完全没用,必须转变思想.因此把这一点单独写出来,供类似情况的技术人员参考. HBase逻辑视图 这个图看起来像是Excel表格,不同的是,它的一个单元格可以有多个版本的数据,这是HBase的多版本特性,默认版本数是1.实际存储格式是每个单元格一行记录,如下图. hbase(main):003:0> scan 'te

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HBase时,会按照 region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 预分区的一个例子: public static boolean createTable(HBaseA

1.建表高级属性 建表过程中常用的shell命令 1.1 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 ROWCOL,行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆 使用方法: crea

总订单数1亿条 ->订单id,用户id,商品id集合,订单时间,订单完成时间,订单状态: HBase表设计: 主表 -> Rowkey: 用户ID_时间戳 列簇:info 索引表 -> https://www.2cto.com/database/201708/664664.html rowkey: 订单号 列簇:info:index value=主表的rowkey 注意点 用户id需要长度一致(索引表同理),如1要变换为"0000001". 那么rowkey为 000

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

第7章 HBase优化 7.1 高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果Hmaster挂掉了,那么整个HBase集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以HBase支持对Hmaster的高可用配置. 1．关闭HBase集群(如果没有开启则跳过此步) [FLY@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh 2．在conf目录下创建backup-masters文件 [FLY@

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

一 命名空间 1 命名空间的结构 1) Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定, 则在 default 默认的命名空间中. 2) RegionServer group:一个命名空间包含了默认的 RegionServer Group. 3) Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表 ACL(Access Control List).例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作. 4) Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的 re

这边文章先将可能的需求分析一下,设计出HBase表,下一步再開始编写client代码. TwiBase系统 1.背景 为了加深HBase基本概念的学习,參考HBase实战这本书实际动手做了这个样例. 2.需求 这是一个用户推特系统,用户登陆到系统.须要维护用户的基本信息.然后用户能够发帖和其它用户进行互动.用户之间能够相互关注.用户能够浏览关注用户的推文等等. 这是一个比較简单的推特系统.不考虑用户之间的私信,用户评论推特等功能. 3.概要设计 3.1表设计 首先须要设计三个表:用户表.推特表以

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 HBASE宽表应用很多   比如BBS,可以用帖子的URL地址作为ROWKEY保存,而后面的每一个回复,作为单独的COLUMNS,回复越多,COLUMNS就越多,表就变宽了.COLUMNS的qualifier名称设计很简单 假设

一.依据[话单]查询需求分析HBase的表设计 1.分析 用户需要进行实时的查询,那么这些数据是放在HBase当中的,每个客户每天接打电话至少20个左右,而通信公司拥有很多用户,每天产生的数据都是上亿条. 提取出需要的信息,主要包括以下几点:自己的号码:telphone拨打或接听时间:teltime区域:area主叫或被叫:active对方的号码:phone通话时长:talktime通话模式(国内或国外):mode费用:price 而大部分功能的查询条件分析如下:telphone +(start

HBase表类型的设计 1.短宽 这种设计一般适用于: * 有大量的列 * 有很少的行 2.高瘦 这种设计一般适用于: * 有很少的列 * 有大量的行 3.短宽-高瘦的对比 短宽 * 使用列名进行查询不会跳过行或者存储文件 * 更好的原子性 * 不如高瘦设计的可扩展性 高瘦 * 如果使用ID进行查询,会跳过行 * 不利于原子性 * 更好的扩展

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 在不同场景,结合使用到底是高表还是宽表. 高表有高表的好处,宽表有宽表的优势. 起始行键是1001,结束行键是10010,则可查出如下图框出部分结果. 当然,也可以根据其他的查询条件,来查询.

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

压缩格式:默认压缩格式是NONE.可选值有GZ.LZO.SNAPPY. 版本数:HBase默认定义为3个版本. 以秒为单位的存活时间TTL:使用对象是行中的列簇,一旦达到过期时间,HBase会删除这些行. 快大小:HBase默认的块大小是64KB,不同于HDFS默认64MB的块大小.原因是HBase需要支持随机访问.一旦找到了行键所在的块,接下来就会定位对应的单元格.使用64KB大小的块扫描速度显然优于64MB大小的块. 内存模式:默认值是false.如果设置为true,HBase会尝试将整个列

hbase列式存储给我们画了一个很美好的大饼,好像有了它,很多问题都可以轻易解决.但在实际的使用过程当中,你会发现没有那么简单,至少一些通用的准则要遵守,还需要根据业务的实际特点进行集群的参数调整,不是一个一蹴而就的过程. 以下主要从写入方面进行一些总结,为自己以后的使用打好基础. 1.rowkey 作为hbase的天然唯一索引,很多时候我们从查询的角度进行设计,使其更满足我们查询的需要.但查的前提是数据要已经在库里,如果是离线导入,可能还好,对于实时写入hbase表来说,如果rowkey设计的

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

首先来段科普,摘自百度百科: 在西方经济学中,分销 的含义是建立销售渠道的意思,根据著名的营销大师菲利普·科特勒的定义,分销渠道(Distribution Channel)又或者叫营销渠道(Marketing Channel),是指某种商品(Commodity)或服务(Service)从生产者(Producer)向消费者(Consumer)转移的过程中,取得这种商品.服务所有权帮助所有权转移所有企业和个人.但是,它不包括供应商(Supplier).辅助商(Facilitator)等. 打开TPs