正文
hbaserowkey与分区,hbase 怎么根据rowkey 预分区
小程序:扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
Hbase扩容原理
1、Storefile的合并,storefile 的数量达到阈值后,会进行合并。
2、Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等,数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此,为了满足面向查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求。
3、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能,客户端进行DML语句的时候,都是先跟ZK交互。
4、Hbase的原型是google的BigTable论文,受到该论文思想的启发,目前作为hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
5、有赞技术团队对于HBase高可用服务接口的设计,同样使用了熔断的概念,只是其底层的熔断技术依赖于java微服务中的Hystrix框架。
6、BloomFilter是一个列族级别的配置属性,如果在表中设置了BloomFilter,那么HBase会在生成StoreFile时包含一份BloomFilter结构的数据,称其为MetaBlock;MetaBlock与DataBlock(真实的KeyValue数据)一起由LRU BlockCache维护。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计
必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象。
必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上, 避免数据热点现象。
(这个命令一般很少用,因为使用这个=的filer需要扫hbase全表,因为这种方式很少使用,所以暂时没考虑如何优化)二.删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。
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,这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里,这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。
hbase中的数据以什么形式存储
由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象。
HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap,并对其进行了的封装,Map结构是KeyValue,KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。
HBase是一个列式存储的分布式数据库,它支持的数据格式包括以下几种:字符串类型(String):HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型,可以存储任何字符串,不论是ASCII字符还是Unicode字符。
hbase是非关系型分布式数据库。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
Hbase读写原理
Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作,它一般构建在HDFS之上,可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片,也就是意味着当表的数据量变得很大的时候,系统可以自动的分配这些数据。
Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作,比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。
为了减少flush过程对读写的影响,HBase采用了类似于两阶段提交的方式,将整个flush过程分为三个阶段:要避免“写阻塞”,貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。
使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API(put)前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
Non-scanned block section:HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取,主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分; Load-on-open-section:这部分数据在HBase的region server启动时,需要加载到内存中。
因为是存储在hdfs上),利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群。从Hadoop生态来说,Hbase是基于hdfs构建的分布式存储框架,但是Hbase在hdfs上实现随机的读、写、改,解决了hdfs不支持的东西。
hbaserowkey与分区的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于hbase 怎么根据rowkey 预分区、hbaserowkey与分区的信息别忘了在本站进行查找喔。