hbase长表宽表高表，hbase表设计例子

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HBase调优:预分区与行键设计

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键) + 年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键)+年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true)，HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。

优化建议：检查RowKey设计以及预分区策略，保证写入请求均衡。 KeyValue大小对写入性能的影响巨大，一旦遇到写入性能比较差的情况，需要考虑是否由于写入KeyValue数据太大导致。

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。

HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。

HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。

HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

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。

而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

郭守敬制造的仪器有高表、景符、仰仪、正方案、简仪等。高表：是HBase模型设计中与宽表对应的一种设计模式。景符：是高表的辅助仪器。

郭守敬制造的仪器有高表、景符、浑天象、玲珑仪、立运仪、候极仪、窥几、简仪、仰仪、证理仪、日月食仪、星晷定时仪、正方案、丸表、悬正仪、座正仪、宝山漏、七宝灯漏、灵台水运浑天漏等。

郭守敬研制的天文仪器，除上面已介绍的高表、景符、窥几、简仪、仰仪5种外，还有候极仪、浑天象、玲珑仪、立运仪、证理仪、日月食仪、星晷定时仪等7种，以及专供野外观测用的正方案、丸表、悬正仪、座正仪等4种。

简仪，是元代汉族天文学家郭守敬于公元1276年创制的一种测量天体位置的仪器。因将结构繁复的唐宋浑仪加以革新简化而成，故称简仪。简仪的创制，是中国天文仪器制造史上的一大飞跃，是当时世界上的一项先进技术。

郭守敬研制的天文仪器，除高表、景符、窥几、简仪、仰仪5种外，还有候极仪、浑天象、玲珑仪、立运仪、证理仪、日月食仪、星晷定时仪等7种，以及专供野外观测用的正方案、丸表、悬正仪、座正仪等4种。

郭守敬的科技成就有：改制、发明了简仪和十二件天文台上用的仪器，分别是简仪、高表、侯极仪、混天象、玲珑仪、仰仪、立运仪、证理仪、景符、窥几、日月食仪、星晷定时仪。

虽然Kappa架构看起来简洁，但实施难度相对较高，尤其是对于数据重播部分。适用场景：和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。

平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

Spark Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha？doop 100 倍的运算速度。

云计算的体系架构包括：应用层、平台层、基础设施层和数据中心层。应用层：应用层是最顶层的云计算服务层，包含了各种不同领域的应用服务。此层的服务是面向用户的，通常是通过Web界面或API提供。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：请点击输入图片描述逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

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