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hbase对rowkey进行模糊查询,hbase模糊匹配rowkey
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HBase性能优化-Rowkey&列族设计
1、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。
2、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。
3、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。
4、行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。
HBase怎样进行部分rowKey的范围查询
1、不要用filter很慢的,直接scan,设一下start和end就行了。它支持通配的。
2、自己的想法是先通过HTable.getstartkey()得到每个region的起始rowkey,然后从前往后逐条搜索,符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey()没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。
3、目前我们已经确定了hbase存储,并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询,那么现在考虑rowkey的设计。
4、scan方法:参数:row_start、row_stop:起始和终止rowkey,查询两rowkey间的数据 row_prefix:rowkey前缀。
hbase中用,时间是rowkey的一部分。怎么根据rowkey查出某段时间范围的...
不要用filter很慢的,直接scan,设一下start和end就行了。它支持通配的。
自己的想法是先通过HTable.getstartkey()得到每个region的起始rowkey,然后从前往后逐条搜索,符合条件的就加入到结果中去。但是实现时发现HTable.getstartkey()没有正确返回起始rowkey。使用的是伪分布模式下的HBase。
我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的,理解这个概念很重要。根据 wiki 解释:通俗的理解,字典序是把字符左对齐,从 左到右比 大小的排序,一旦比出大小就停止比较后续的字符。
Time Stamp 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。
目前我们已经确定了hbase存储,并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询,那么现在考虑rowkey的设计。
row_start、row_stop:起始和终止rowkey,查询两rowkey间的数据 row_prefix:rowkey前缀。
hbase中模糊查询与精准查询那个快
因其可以根据用户输入的部分关键词,检索到与之相关联的所有选项数据,从而使用户能够尽可能快地找到所需的数据。与精准查询相比,更灵活、方便、快捷的模糊查询,在 sql 中常用 like 条件配合完成此操作。
再如:查询团号:“CMSZ2004H1003D”,关键字可为“H1003D”“H”“1003”“D”等。再如:查询地接社:“东 *** 际旅行社”,关键字可为“东华”“国际”“东”“华”等。
, 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询),HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大,可以再加一层分布式缓存,提高精确查询维度值的性能。
关系数据库中包含了丰富的操作,如插入、删除、更新、查询等,其中会涉及复杂的多表连接,通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。
不要用这个,hbase查询的时候可以设start和end。还有一个是可以根据offset查。用正规能搞死你,一定要提前设计好自己的key。否则数据海量的时候有你受的。
传统的关系型数据库索引机制通常使用B树等数据结构来实现,这种索引机制的优点是查询效率较高,缺点是索引数据量大时,维护索引的开销也会随之增加。
如果有几百亿条数据,如何在hbase表中存放?
1、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。
2、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用!但是可以作为简单数据迁移的选择,直接写个代码批量处理,开发简单、方便、可控强。
3、Hive 的元数据存储在RDBMS中,一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试。
4、日期类型(Date):HBase中的日期类型表示一个日期,它是以毫秒为单位存储的。时间戳类型(Timestamp):时间戳类型表示一个时间点,它是以毫秒为单位存储的。
关于hbase对rowkey进行模糊查询和hbase模糊匹配rowkey的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。