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hbase分页查询的rowkey设计技巧,hbase分库分表
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Hbase分区
1、具体步骤如下:需要知道要查询的表名和分区的起始行键或结束行键。可以使用scan命令来扫描hbase:meta表,这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。
2、partition 顾名思义就是分区式,这种分区有点类似于 mapreduce 中的 partitioner,将区域用长整数作为分区号,每个 Region 管理着相应的区域数据,在 RowKey 生成时,将 id 取模后,然后拼上 id 整体作为 RowKey 。
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、一张表预分区N个,那就是一开始就设定了N个region;hbase.hregion.max.filesize 设定的region大小,超过了就会split,就会增加一个region,对预分区没什么影响。
5、hbase swap分区使用率根据相应信息分析系统状况的需要。在系统维护的过程中,随时可能有需要查看CPU使用率,并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中,可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。
6、默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。
怎样将关系型数据表转换至hbase数据表
1、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。
2、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。
3、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key,作为hbase表的rowkey。
4、方法1:最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中,然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强,只要写好接口就可以用,但是效率并不高。
5、Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader,我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。
HBase从入门到精通11:HBase数据保存过程和Region分裂
HBase保存数据的流程有以下几个步骤:HBase表的列族在创建之初只有一个Region,随着插入数据的增多Region变得越来越大。
默认,HBase 在创建表的时候,会自动为表分配一个 Region,正处于混沌时期,start-end key 无边界,所有 RowKey 都往这个 Region里分配。
/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后,会将 HFile 移到.archive 目录中,然后将之前的 hfile 删除掉,该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。
HBase怎样进行部分rowKey的范围查询
1、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。
2、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。
3、row_start、row_stop:起始和终止rowkey,查询两rowkey间的数据 row_prefix:rowkey前缀。
4、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。
突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例
默认情况下 routing参数是文档ID (murmurhash3),可通过 URL中的 _routing 参数指定数据分布在同一个分片中,index和search的时候都需要一致才能找到数据,如果能明确根据_routing进行数据分区,则可减少分片的检索工作,以提高性能。
索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化,如果瓶颈不在这块,而是在产生数据部分,比如 DB 或者 Hadoop 上,那么优化方向就需要改变下。
写入Lucene 的数据,并不是实时可搜索的,ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后,才可以被搜索。 默认1秒后,写入的数据可以很快被查询到,但势必会产生大量的 segment,检索性能会受到影响。
a) JVM内存设置不要超过机器的一半内存,并且不超过32G。
如何在HBase中进行范围查询
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。
get.addFamily(Bytes.toBytes(列族名))这样就能得到一个列族中所有的列。
输入http://master:16010。根据查询hbase官网显示,查看HBase的网页监控,在浏览器中访问网址http://master:16010即可。
assign。hbaseshell中assign这个命令可以重分配region。HBaseshell是HBase的一套命令行工具,类似传统数据中的sql概念,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况。
filter:要使用的过滤器(hbase 0.92版本及以上生效)timestamp:按指定时间戳查询 reverse:默认为False。
关于hbase分页查询的rowkey设计技巧和hbase分库分表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。