Phoenix表和索引分区,基本优化方法 优化方法 1. SALT_BUCKETS RowKey SALT_BUCKETS 分区 2. Pre-split RowKey分区 3. 分列族 4. 使用压缩 5. 二级索引 6.参数优化 优化方法 原文地址:Phoenix基本优化方法 1. SALT_BUCKETS HBASE建表之初默认一个region,当写入数据超过region分裂阈值时才会触发region分裂.我们可以通过SALT_BUCKETS方法加盐,在表构建之初就对表进行预分区.SALT

我是首次登录系统自动生成一个密码,格式大概是:   abcd1234&  这种格式 , 比如加密规则就是一个 MD5() 然后,首次账号密码登录,输入密码 abcd1234&,一直提示密码错误,我输出了一下MD5('bacd1234&')值,然后拿出数据库MD5的字符串比较,就是不一样,但是我生成随机密码后加密是没问题的. 问题出在: var_dump() 一下,我们登录表单提交的密码,和我们系统生成的密码字符串,会发现一模一样的字符串,类型也都是string,但是长度不一样,因为

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

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

摘要: 在密码学中,加盐是指在散列之前将散列内容(例如:密码)的任意固定位置插入特定的字符串.这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”.其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同,在不同的应用情景中,这个处理可以增加额外的安全性. 1. 什么是加盐? 在密码学中,加盐是指在散列之前将散列内容(例如:密码)的任意固定位置插入特定的字符串.这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”.其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同,在不同的应用情景中,这个处理可以增加额外的安全性.而Phoeni

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

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

转自: https://blog.csdn.net/finad01/article/details/45952781 ------------------------------------------------------------------------------------------ hbase数据加盐(Salting)存储与协处理器查询数据的方法       用HBase存储数据时,如果不加任何处理,用户数据往往会集中在几个region中,从而导致数据处理的性能问题,写性能会不断

转自:http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html 问题导读:1.如何防止热点?2.如何预分区?扩展:为什么会产生热点存储? HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围,当我们要读/写数据时,如果rowKey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据.简单地说

我们介绍了避免数据斑点的三种比较常见方法: 加盐-盐腌 哈希-散列 反转-反转 其中在加盐(Salting)的方法里面是这么描述的:给Rowkey分配一个随机指针以使其和之前排序不同.但是在Rowkey前面加了随机重叠,那么我们怎么将这些数据替换来呢?我将分三篇文章来介绍如何读取加盐之后的表,其中每篇文章提供一种方法,主要包括: 使用协处理器读取加盐的表 使用Spark读取加盐的表 使用MapReduce读取加盐的表 关于协处理器的入门及实战,参见请这里.本文使用的各组件版本:Hadoop的2.

在 <HBase 中加盐之后的表如何读取:协处理器篇> 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能. 我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下: This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc w

我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下:This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc which are needed for running MR jobs on tables, WALs, HFiles and other HB

hashlib 文件校验 # for循环校验 import hashlib def check_md5(file): ret = hashlib.md5() with open(file, mode='rb') as f1: for line in f1: ret.update(line) return ret.hexdigest() print(check_md5('rock1')) print(check_md5('rock')) print(check_md5('rock1') == ch

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,有以下几种方式: 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EndRow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 rowkey是

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

充分利用有序性 1.1 如果要scan操作,且不是很频繁,可以利用rowkey的有序性将需要一起扫描的数据放到一起.例如直接用时间戳.这样就可以按时间scan了.这个只要是简单的全表扫描都行. 1.2 同样是scan,还可以利用rowkey的有序性实现数据本地化,设同一类别的数据需要一起扫描,那就可以给rowkey加一个类别前缀.(为了节约磁盘空间,需将类别名称编码) 这个不如垂直爬虫,我要扫描新闻类,或者BBS类,就可以为rowkey加个编码后的新闻,bbs类别id,实现同一类别的url本地化

md5加密(或者说摘要算法)大家都很熟悉了 就不解释了 现在很多数据库设计都喜欢用单向加密的方式保存密码,验证时对提交的密码再次加密之后做密文对比 /// <summary> 使用MD5加密 /// </summary> /// <param name="input">加密字符串</param> /// <remarks>2015.08.26</remarks> public static Guid ToMD5(s

加盐加密是一种对系统登录口令的加密方式,它实现的方式是将每一个口令同一个叫做”盐“(salt)的n位随机数相关联. 加盐加密是一种对系统登录口令的加密方式,它实现的方式是将每一个口令同一个叫做”盐“(salt)的n位随机数相关联.无论何时只要口令改变,随机数就改变.随机数以未加密的方式存放在口令文件中,这样每个人都可以读.不再只保存加密过的口令,而是先将口令和随机数连接起来然后一同加密,加密后的结果放在口令文件中. 为什么需要加盐加密? 普通的加密方式不够安全吧,加点盐掺杂在需要加密的字符串中,

我们知道,如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码. 加Salt可以一定程度上解决这一问题.所谓加Salt方法,就是加点“佐料”.其基本想法是这样的:当用户首次提供密码时(通常是注册时),由系统自动往这个密码里撒一些“佐料”,然后再散列.而当用户登录时,系统为用户提供的代码撒上同样的“佐料”,然后散列,再比较散列值,已确定密码是否正确. 这里的“佐料”被称作“Salt值”,这个值是由系统随机生成的,并且只有系统

转自:http://blog.csdn.net/blade2001/article/details/6341078 我们知道,如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码. 加Salt可以一定程度上解决这一问题.所谓加Salt方法,就是加点“佐料”.其基本想法是这样的:当用户首次提供密码时(通常是注册时),由系统自动往这个密码里撒一些“佐料”,然后再散列.而当用户登录时,系统为用户提供的代码撒上同样的“佐料”,然后