什么是rowkey 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. Hbase是采用K,V存储的,那Rowkey就是KeyValue的Key了,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 Rowkey 范围)所

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

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

转自:http://www.bcmeng.com/hbase-rowkey/ 建立Schema Hbase 模式建立或更新可以通过 Hbase shell 工具或者使用Hbase Java API 中的 Admin类. 当列族发生变动时 hbase表必须处于 disabled 状态.例如:   Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Admin admin = new Admin(conf); String table = "myT

目录 为什么要设计rowKey 三大原则 长度原则 散列原则 唯一原则 热点问题的解决 加盐 哈希 反转 时间戳反转 为什么要设计rowKey 首先要弄明白一点,Regions的分区就是根据数据的rowKey处理的,而如果设计rowKey不合理,就会导致所有数据到一个分区,或者并没有很好地发挥预分区带来的负载均衡作用,还是会发生数据倾斜. HBase中还有一个就是rowKey的热点问题,因为rowKey是根据字典顺序排序的,如果rowKey设计不合理,当大量的client访问hbase集群的一个

转自 http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40621067 hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应

hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey.我们知道rowkey是行的主键,并且hbase仅仅能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率.我们知道.rowkey是以字典顺序排序的.而存储的字节码,字典排序,我们知道,假设是字 母,那就是字母的顺序,比

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

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

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,HBase与一般的数据库又有所区别,HBase本身的存取接口相当简单,不支持复杂的数据存取,更不支持SQL等结构化的查询语言:HBase也没有除

转载 2016年1月10日:http://www.sysdb.cn/index.php/2016/01/10/hbase_principle/ 简介 架构 数据组织 原理 RS定位 region写入 HLog Metadata StoreFile HBase设计 表设计 Rowkey 列簇 TTL region设计 1.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

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

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

一.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,HBase与一般的数据库又有所区别,HBase本身的存取接口相当简单,不支持复杂的数据存取,更不支持SQL等结构化的查询语言:HBase也没

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

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助和自己一样自学编程的伙伴.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天为大家带来的内容是HBase的架构设计,讲讲HBase的架构设计为什么这么牛?本文内容不会很长,全是老刘总结的精华,大家不可错过! 1 背景 我们要提前知道两个问题,这两个问题的解决也恰好回答了HBase的架构设计为什么这么牛! 第一个问题是HBase作为一个分布式数据库,它是如何

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,有两种方式: 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stopRow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: rowke

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

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中的rowkey是按字典顺序排序的,通过rowkey查询可以对千万级的数据实现毫秒级响应.然而,如果rowkey设计不合理的话经常会出现一个很普遍的问题----热点.当大量client的请求(读或者写)只指向集群的一个节点,或者很少量的几个节点时,也就代表产生了热点问题. 避免产生热点的方式也就是尽可能的将rowkey均匀分散到所有的region上,下面介绍了几种rowkey设计常用的方式: 第一:加盐(salting) 加盐是指在rowkey的前缀添加随机数据,使rowkey尽可能的