1. 定义 TTL(Time to Live) 用于限定数据的超时时间. 2.原理 以Column Family的TTL为例介绍, hbase(main):001:0> desc 'wxy:test' Table wxy:test is ENABLED wxy:test COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'cf', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION

今日有朋友加好友与我探讨一些问题,我觉得这些问题倒挺有价值的:于是就想在本公众号开设一个问答专栏,方便技术交流与分享,专栏名就定为:<读者来信>.如遇到本人能力有限难以解决的问题,该贴将会被转发至我的资源圈寻求大佬们出手帮助,并附上提问者微信二维码.也欢迎大家在留言区积极探讨解决方案~ 来信人:黄*伟 小猿提问 如果我用Spark处理文件写进HBase,文件按日期每天增量下发,如果只想在HBase中保留最近90天的文件数据,有什么好的方法吗?TTL会有禁用表操作,后端查询就会报错.除了TTL,

我们在RabbitMQ中发布消息时,在代码中有两种方法设置某个队列的消息过期时间: 1.针对队列来说,可以使用x-message-ttl参数设置当前队列中所有消息的过期时间,即当前队列中所有的消息过期时间都一样: 2.针对单个消息来说,在发布消息时,可以使用Expiration参数来设置单个消息的过期时间. 以上两个参数的单位都是毫秒,即1000毫秒为1秒.如果以上两个都设置,则以当前消息最短的那个过期时间为准. 接下来让我们在在代码中相见! 针对队列来说: //首先创建一个连接工厂对象 var

需求:redis作为一个内存型的数据库,我们需要对过期key保持关注,从info keyspace中可以看出有多少key没有设置过期时间,那么到底是哪些呢? 说明:关于redis ttl 的返回值,请参考http://redisdoc.com/key/ttl.html 测试数据: > get c_100 "" > ttl c_100 ( ( ( ( > dbsize ( > info keyspace # Keyspace db0:keys,expires,av

缓存从hbase取得的数据的好处是显而易见的,缓存到本地以后,如果下次的输入能够直接从已缓存的本地文件中取得数据就无需再次访问hbase数据库,这样一来数据量大的话可以节省大量的访问hbase数据库的时间. function enterSearch(plate) { searchPlateBegin = new Date(); var plateArray = new Array(); var convertReverseArray = new Array(); if(regex_cache[p

Hbase中根据Rowkey的前缀Prefix查询数据: scan 'test_xiaomifeng_monitoring_log',{FILTER => "(PrefixFilter ('166_20130816080'))"} 查看表结构: describe 'table1' 创建表:create 'table1','d' 第一个是表名,第二个是family 在本地和HDFS之间批量拷贝数据 : copyFromLocal Usage: hdfs dfs -copyFromL

第2章 Apache HBase配置 本章在“入门”一章中进行了扩展,以进一步解释Apache HBase的配置. 请仔细阅读本章,特别是基本先决条件,确保您的HBase测试和部署顺利进行,并防止数据丢失. 熟悉支持和测试期望.   2.1 配置文件 2.1.1 配置信息介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统. 所有配置文件都位于conf /目录中,需要保持群集中每个节点的同步 2.1.2 配置文件简介 backup-masters 默认情况下不存在.一个纯

其实HBase/LevelDB等系统,背后都应用了Log-structured merge tree.HBase的写操作有两个步骤:1) 写入HLog(防止宕机丢失数据), 2) 写入对应的Memstore(内存).当Memstore写满时,其中的数据被flush到HDFS,形成一个新的数据文件(HFile).简单的讲,HBase的update/delete操作并不影响先前写入的字段,update只是对同一个key增加了一条记录,而delete只是将某个key标记为删除.由于HBase的数据文件

HBase是基于LSM树存储模型的分布式NoSQL数据库.LSM树对比普遍的B+树来说,能够获得较高随机写性能的同时,也能保持可靠的随机读性能(可参考这里).在进行读请求的时候,LSM树要把多个子树(类似B+树结构)进行归并查询,对于HBase来说,这些子树就是HFile(还包括内存上的树结构MemStore).因此归并查询的子树数越少,查询的性能就越高. Compact的作用 在写请求的这篇文章里,已经介绍过对于每个写请求,都必须写入MemStore以及HLog才算完成事务提交.当MemSto

原文链接:HBase入门基础教程 在本篇文章中,我们将介绍Hbase的单机模式安装与伪分布式的安装方式,以及通过浏览器查看Hbase的用户界面.搭建HBase伪分布式环境的前提是我们已经搭建好了Hadoop完全分布式环境,搭建Hadoop环境请参考:[Hadoop入门基础教程]4.Hadoop之完全分布式环境搭建 开发环境 硬件环境:CentOS 6.5 服务器4台(一台为Master节点,三台为Slave节点) 软件环境:Java 1.7.0_45.Eclipse Juno Service R

前言HBase是一款分布式的NoSQL DB,可以轻松扩展存储和读写能力. 主要特性有: 按某精确的key获取对应的value(Get) 通过前缀匹配一段相邻的数据(Scan) 多版本 动态列 服务端协处理器(可以支持用户自定义) TTL:按时间自动过期 今天我们来聊一聊HBase以上特性在特征工程中的应用,先从最简单的获取一条数据说起: 应用场景介绍Get这是HBase中最简单的一个查询操作,根据id读某一个id的属性 比如根据用户id获取这个用户的 城市,年龄,标签等信息 进阶-前缀匹配扫描

这两天把要前几天的知识点回顾一下,接下来我会用自己对知识点的理解来写一些东西 一.知识点回顾 1.hbase集群启动:$>start-hbase.sh ===>hbase-daemon.sh start hmaster   +  hbase-daemon.sh start regionserver    hbase集群关闭:$>stop-hbase.sh   ===>hbase-daemon.sh staop hmaster +hbase-daemon.sh stop region

在逻辑上,HBase 的数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列. 但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看,HBase 更像是一个 multi-dimensional map. 1.HBase的数据模型 1.1 HBase 逻辑结构 先从一个逻辑结构模型图开始看起: 之前介绍了一些HBase的数据模型的概念,现在来系统的梳理一下: Table(表):一个表由一个或者多个列族构成.数据的属性.比如:name.age.TTL(超时时间)等等都在列族里边定义.定义完列族的

背景 由于公司业务场景的需要,我们需要开发HBase平台,主要需要以下功能: 建表管理 授权管理 SDK实现 与公司内部系统打通 我们使用的HBase 版本: HBase 1.2.0-cdh5.16.2 Hadoop: 2.6.0-cdh5.16.2 目前主要应用场景: 实时计算如商品.商家等维度表 去重逻辑 中间件服务等监控数据 用户画像 平台建设 建表管理 1.指定命名空间 HBase系统默认定义了两个缺省的namespace: hbase:系统内建表,包括namespace和meta表 d

HBase学习(一) 一.了解HBase 官方文档:https://hbase.apache.org/book.html 1.1 HBase概述 HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,用于存储海量的结构化或者半结构化,非结构化的数据 HBase是Hadoop的生态系统之一,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式.面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力.如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候,会考虑使用HBase. HB

HBase学习(一) 一.了解HBase 官方文档:https://hbase.apache.org/book.html 1.1 HBase概述 HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,用于存储海量的结构化或者半结构化,非结构化的数据(底层是字节数组做存储的) HBase是Hadoop的生态系统之一,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式.面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力.如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候,会

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 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

HBase介绍及简易安装(转) HBase简介 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问,是Google的BigTable的开源实现.HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体地说仅用普通的硬件配置,能够处理成千上万的行和列所组成的大型数据库.HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的 存储模型.可以直接使用本地文件系统也可使用Hadoop的HDFS文件存储系统.为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大型数据 的能力

转载自http://www.csdn.net/article/2010-11-29/282698 我的团队近来正在忙于一个全新的产品——即将发布的网络游戏www.FightMyMonster.com.这让我们得以奢侈地去构建一个全新的NOSQL数据库,也就是说,我们可以把恐怖的MySQL sharding和昂贵的可伸缩性抛在脑后了.最近有很多人一直在问,为什么我们要把注意力从HBase上转移到Cassandra上去.我确认,确实有这样的变化,实际上我们基本上已经把代码移植到了Cassandra上

本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同

以下为使用hbase一段时间的三个思考,由于在内存充足的情况下hbase能提供比较满意的读性能,因此写性能是思考的重点.希望读者提出不同意见讨论 1 autoflush=false的影响 无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false,然后lz认为在在线应用中应该谨慎进行该设置.原因如下: a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时,将该请求在客户端缓存,直到数据超过2M(hbase.client