正文
hbase查询数据性能,hbase查询最新的一条记录
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的主要用途
hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据,被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。
HBase 是典型的 NoSQL 数据库,通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的,由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
数据存储层:这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。HDFS是一个分布式文件系统,适合存储大量非结构化数据。HBase是一个分布式列存储数据库,适合存储大量结构化数据。
如何加快hbase读取数据的效率
1、三个层面:HDFS: 参数调优、备份数、硬件性能、网络性能等等 HBase: 数据表的设计:如rowkey的设计,参数调优等。MapReduce: 用户自己的程序的设计、实现的好坏等等。以上都可能影响到查询效率。
2、其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制,服务能力可以随服务器的增长而线性增长, 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好,单次写入通常在1-3ms内即可响应完成,且性能不随数据量的增长而 下降。
3、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术,可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求,提高查询效率。MemStore是一种缓存机制,可以帮助HBase加速数据写入,提高数据写入效率。
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。
我这里只分了三个region,用hbase shell命令创建表,设置预分区数量为3 下图中,可以看到,预分区以后,数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上,避免了热点问题。
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。
rowkey的设计主要为了方便后期的查询(条件查询语句),如果设计的合理,查询速率可以大大提升 分区的设计,主要考量的是入库HBase的速率。如果设计的不合理,会导致局部入库数据过热,严重的有可能出现入库失败的情况。
关于hbase查询数据性能和hbase查询最新的一条记录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。