Hbase 表的Rowkey设计避免数据热点

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Hbase 表的Rowkey设计避免数据热点

一.案例分析常见避免数据热点问题的处理方式有:加盐.哈希.反转等方法结合预分区使用. 由于目前原数据第一字段为时间戳形式,第二字段为电话号码,直接存储容易引起热点问题,通过加随机列.组合时间戳.字段反转的方式来设计Rowkey,来实现既能高效查询又能避免热点问题. 二.代码部分 package beifeng.hadoop.hbase; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util…

Hbase表类型的设计

HBase表类型的设计 1.短宽这种设计一般适用于: * 有大量的列 * 有很少的行 2.高瘦这种设计一般适用于: * 有很少的列 * 有大量的行 3.短宽-高瘦的对比短宽 * 使用列名进行查询不会跳过行或者存储文件 * 更好的原子性 * 不如高瘦设计的可扩展性高瘦 * 如果使用ID进行查询,会跳过行 * 不利于原子性 * 更好的扩展…

HBase（九）HBase表以及Rowkey的设计

一命名空间 1 命名空间的结构 1) Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定, 则在 default 默认的命名空间中. 2) RegionServer group:一个命名空间包含了默认的 RegionServer Group. 3) Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表 ACL(Access Control List).例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作. 4) Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的 re…

hbase实践之rowkey设计

rowkey设计的重要性 rowkeys是HBase表设计中唯一重要的一点. rowkey设计要求唯一性存储特性按照字典顺序排序存储查询特性由于其存储特性导致查询特性: 查询单个记录: 查定一定范围的记录. 可能存在的问题热点问题什么是热点和数据倾斜热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读,写或者其他操作).大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至region不可用,这也会影响同一个RegionServer上的…

hbase表的高性能设计

第7章 HBase优化 7.1 高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果Hmaster挂掉了,那么整个HBase集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以HBase支持对Hmaster的高可用配置. 1．关闭HBase集群(如果没有开启则跳过此步) [FLY@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh 2．在conf目录下创建backup-masters文件 [FLY@…

hbase实践之Rowkey设计之道

笔者从一开始接触hbase就在思考rowkey设计,希望rowkey设计得好,能够支持查询的需求.使用hbase一段时间后,再去总结一些hbase的设计方法,无外乎以下几种: reverse salt hash 本质上都是避免热点问题.那么如何根据查询场景设计rowkey?rowkey设计之道是什么? rowkey设计之道 hbase通过分治策略将数据分散到1-N个Region中,以满足业务的读写需求,合理的分配是关键,这就涉及rowkey的设计. 抛开缓存,只从rowke的角度来考虑读写,如果…

大数据性能调优之HBase的RowKey设计

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R…