热点问题 hbase 中的行是以 rowkey 的字典序排序的,这种设计优化了scan 操作,可以将相关的 行 以及会被一起读取的行 存取在临近位置,便于 scan . 然而,糟糕的 rowkey 设计是 热点 的源头. 热点发生在大量的客户端直接访问集群的一个或极少数节点.访问可以是读,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,引起性能下降甚至是 region 不可用.这也会影响同一个 regionserver 的其他 regions,由于主机无法服务其…
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…
一.mysql表结构中存在如下设计时 表结构中updated_time设计为ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP时,如下 `updated_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间'; 二.使用过程的一个坑即存在的问题: 当update整个dao实体对象时,又没有将该对象中的updateTime字段设置为null或new date();…
首先须要把关系型数据库的数据表的数据添加由 "纵向延伸",转变为HBase数据表的"横向延伸" 一.Hbase的存储结构 a)      HBase以表(HTable)的形式存储数据 b)     HTable包含非常多行,每行通过RowKey唯一标记,行依照RowKey的字典序排列.表在行的方向上切割为多个HRegion c)      每行包含一个RowKey和多个Column Family,数据依照Column Family进行物理分割.即不同Column F…
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是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位. HBase中rowkey可以唯一标识一行记录,在HBase查询的时候,有两种方式: 1.通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 2.通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配  3.全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 rowkey长度原则: rowke…
一.依据[话单]查询需求分析HBase的表设计 1.分析 用户需要进行实时的查询,那么这些数据是放在HBase当中的,每个客户每天接打电话至少20个左右,而通信公司拥有很多用户,每天产生的数据都是上亿条. 提取出需要的信息,主要包括以下几点:自己的号码:telphone拨打或接听时间:teltime区域:area主叫或被叫:active对方的号码:phone通话时长:talktime通话模式(国内或国外):mode费用:price 而大部分功能的查询条件分析如下:telphone +(start…
Hbase的表结构设计与关系型数据库有很多不同,主要是Hbase有Rowkey和列族.timestamp这几个全新的概念,如何设计表结构就非常的重要. 创建 Hbase就是通过 表 Rowkey 列族 timestamp确定一行数据. 这与关系型数据库完全不同: 属性 HBase RDBMS 数据类型 只有字符串 丰富的数据类型 数据操作 简单的增删改查 不支持join 各种函数和表连接 存储模式 基于列式存储 基于表格结构和行式存储 数据保护 更新后仍然保留旧版本 替换 可伸缩性 轻易的增加节…
目录 为什么要设计rowKey 三大原则 长度原则 散列原则 唯一原则 热点问题的解决 加盐 哈希 反转 时间戳反转 为什么要设计rowKey 首先要弄明白一点,Regions的分区就是根据数据的rowKey处理的,而如果设计rowKey不合理,就会导致所有数据到一个分区,或者并没有很好地发挥预分区带来的负载均衡作用,还是会发生数据倾斜. HBase中还有一个就是rowKey的热点问题,因为rowKey是根据字典顺序排序的,如果rowKey设计不合理,当大量的client访问hbase集群的一个…
在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求…