import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException; /** *

在介绍 HBase 是不是列式存储数据库之前,我们先来了解一下什么是行式数据库和列式数据库. 行式数据库和列式数据库 在维基百科里面,对行式数据库和列式数据库的定义为:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理(OLAP)和即时查询.相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理(OLTP). 比如我们有以下的表格: 那么行式数据库和列式数据库存储模型分别如上面的左图和右图.可以看到,行式数据一行的

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的

Hbase索引表的结构 Hbase Rowkey 设计 Hbase Filter Hbase二级索引 Hbase索引表的结构 在HBase中,表格的Rowkey按照字典排序,Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引,成为了其成功的最大的砝码 每一个索引建立一个表,然后依靠表的row key来实现范围检索.row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的,所以scan起来会比较效率.单表以row key存储索引,colu

说明:从严格的列式存储的定义来看,Hbase并不属于列式存储,有人称它为面向列的存储,请各位看官注意这一点. 行式存储 传统的数据库是关系型的,且是按行来存储的.如下图: 其中只有张三把一行数据填满了,李四王五赵六的行都没有填满.因为这里的行结构是固定的,每一行都一样,即使你不用,也必须空到那里,而不能没有.来一张形象的图: 不管你坐或不坐,座位都在那里,不离不弃. 列式存储 为了与传统的区别,新型数据库叫做非关系型数据库,是按列来存储的.如下图: 初次看列式存储稍微有点懵,下面给出行存与列存的

public static boolean isExistColumnFamily(String tableName,String cf) throws IOException { if(isExistTable(tableName)) { Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName)); TableDescriptor tableDescriptor = table.getDescriptor(); ColumnFamilyD

HBase的特点: 海量存储: 底层基于HDFS存储海量数据 列式存储:HBase表的数据是基于列族进行存储的,一个列族包含若干列 极易扩展:底层依赖HDFS,当磁盘空间不足的时候,只需要动态增加DataNode服务节点就可以 高并发:支持高并发的读写请求 稀疏:稀疏主要是针对HBase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列,在列数据为空的情 况下,是不会占用存储空间的. 数据的多版本:HBase表中的数据可以有多个版本值,默认情况下是根据版本号去区分,版本号就 是插入数据的时间戳 数据类型

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

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,

一.Hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),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在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先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. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

列式数据库,从数据存储方式上有别于行式数据库,所有数据按列存取. 行式数据库在做一些列分析时,必须将所有列的信息全部读取出来 而列式数据库由于其是按列存取,因此只需在特定列做I/O即可完成查询与分析,效率节省90%. 此外,列式数据库在每列上还有专门的列压缩算法进一步提高数据库性能,这是行式数据库不具备的. 比如3台机器,每份数据备份3份. 行式数据库   HBase(列式数据库)

1. 列族数据库的基本组件 键空间,行键,列,列族 2. 什么是键空间 keyspace? 键空间 keyspace 是列族数据库的顶级数据结构,它在逻辑上能够容纳列族,行键以及与之相关的其他数据结构. 一般来说,每个数据库应用都会有自己的一套键空间. 键空间有些类似于关系型数据库的 schema 3. 什么是 row key ? 行键用来分辨列族数据库中各个数据行的身份,其用途与关系数据库的主键有些相似. 要想准确的定位某个数值,除了 row key,还需要用到列族的名称,列的名称,以及时间戳

一.前言 1.上文中我们搭建好了一套HBase集群环境,这一文我们学习一下HBase的基本操作和客户端API的使用 二.shell操作 先通过命令进入HBase的命令行操作 /work/soft/hbase-/bin/hbase shell 1.建表 create 'test', 'cf' (1)以上命令是建立一个test表,里面有一个列族cf (2)与RDS不同,HBase的列不是必须的,当向列族中插入一个单元格数据时,才有了列 2.查看所有表 list 3.查看表属性 describe 't

public class Test { public Connection connection; // 用HBaseconfiguration初始化配置信息是会自动加载当前应用的classpath下的hbase-site.xml public static Configuration configuration = HBaseConfiguration.create(); public Test() throws Exception { // 当然也可以手动加载配置文件,手动加载配置文件时要调

HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.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.

一.概述 理解为hadoop中的key-value存储,数据按列存储,基于HDFS和Zookeeper 1.应用 2.场景 适用场景: 存储格式:半结构化数据,结构化数据存储,Key-Value存储 数据版本:固定集合(多版本),定时删除(TTL) 更新:列族结构经常调整 写Pattern:高并发写入 不适用场景: 事务 复杂查询Operator:Join,Union,Group By 索引支持:不按照rowkey查询数据 读Pattern:高并发随机读 NoSQL线性扩展的功能,数据多了之后,

实验目的 进一步了解hbase的操作 熟悉使用IDEA进行java开发 熟悉hbase的javaAPI 实验原理 前面已经了解通过hbase的shell操作hbase,确实比较难以使用,另外通过hive也可以操作hbase,今天我们学习通过javaAPI操作hbase. 1.创建连接 我们以前在hbase简介的时候讲过,客户端操作hbase,实际上不需要和master打交道,因为寻址地址都保存在zookeeper里面,所以只需要知道zookeeper的地址就可以了.hbase创建连接的API为:

HBase HBase(Hadoop Database)基于Google的BigTable论文,依赖HDFS进行存储.适合存储大体量数据.HBase是高可靠性(数据安全).高性能(存取效率).面向列.可扩展的分布式存储系统,实现利用廉价设备搭建大规模集群. HBase是面向列的存储系统.适用于存放半结构化或者非结构化的数据. 结构化:每条记录具备相同的数据结构,类似于类和对象关系 非结构化的数据:数据之间不需要保持相同的属性,可以自行定义属性(KV) 半结构化的数据:介于两者之间 HBase数据