背景:对于其他数据存储系统来说,统计表的行数是再基本不过的操作了,一般实现都非常简单:但对于HBase这种key-value存储结构的列式数据库,统计 RowCount 的方法却有好几种不同的花样,并且执行效率差别巨大!下面来研究下吧~ 测试集群:HBase1.2.0 - CDH5.13.0 四台服务器 注:以下4种方法效率依次提高 一.hbase-shell的count命令这是最简单直接的操作,但是执行效率非常低,适用于百万级以下的小表RowCount统计! hbase> count 'ns1

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

数据模型 我们可以将一个表想象成一个大的映射关系,通过行健.行健+时间戳或行键+列(列族:列修饰符),就可以定位特定数据,Hbase是稀疏存储数据的,因此某些列可以是空白的, Row Key Time Stamp Column Family:c1 Column Family:c2 列 值 列 值 r1 t7 c1:1 value1-1/1 t6 c1:2 value1-1/2 t5 c1:3 value1-1/3 t4 c2:1 value1-2/1 t3 c2:2 value1-2/2 t2

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,有以下几种方式: 通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配 全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 rowkey长度原则 rowkey是一个二进

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

Hadoop生态圈-Hbase的rowKey设计原则 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

HBase的rowKey设计技巧 1.设计宗旨与目标 主要目的就是针对特定的业务模型,按照rowKey进行预分区设计,使之后面加入的数据能够尽可能的分散于不同的rowKey中.比如复合RowKey. 作用: 一条数据的唯一标识就是rowkey,那么这条数据存储于哪个分区,取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内,设计rowkey的主要目的 ,就是让数据均匀的分布于所有的region中,在一定程度上防止数据倾. 2.设计方式案例 2.1.案例一:生成随机数.hash.散列值 比如: 原本row

一).什么情况下使用Hbase 1)传统数据库无法承载高速插入.大量读取. 2)Hbase适合海量,但同时也是简单的操作. 3)成熟的数据分析主题,查询模式确立不轻易改变. 二).现实场景 1.电商浏览历史 问题: 传统数据库 数据量很大,事情会变得复杂. Order by 消耗很多性能. 大量发生又无法分布式处理,顾客需要事实看到自己足迹,传统数据库无法使用缓存. Hbase 面向时间查询. 基于行健查询速度快,新产生数据存于内存中的memstore,完全没有IO开销. 分布式化解负荷. 思路

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是

问题: 需要查询某一用户某时间做了什么,PlatID和vopenid可以保证一个用户唯一,但同一时间同一用户可能日志有多条. 使用PlatID(int).vopenid(int)和dtTime(datetime)查询 保持所有rowkey长度一致 PlatID总是一位,vopenid不一定,通过加一个很大的值,比如10000000000,保持位数固定 由于三属性结合不能保证rowid唯一 在原先rowed上加一定位数的随机数 体现在sql语句中: select concat(concat(con

最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是

在HBase中细节上的设计,最最最重要的就是我该选取什么做Rowkey,Rowkey的选择,最直接的影响就是对你之后分析数据的影响了. Rowkey是不可分割的字节数,按照字典排序由低到高存储在表中.一个空的数组用来标识表空间的起始或结尾. 在设计HBase表时,Rowkey设计是最重要的事情,应该基于预期的访问模式来为Rowkey建模.Rowkey决定了访问HBase表时可以得到的性能,原因有两个:Region基于Rowkey为一个区间的行提供服务,并且负责区间的每一行:HFile在硬盘上存储

本章将深入介绍由HBase的存储架构在设计上带来的影响.如何设计表.row key.column等等,尽可能地使用到HBase存储上的优势. Key设计 HBase有两个基础的主键结构:row key和column key.它们分别用来表征存储的数据和数据的排序顺序.以下的几节将讨论如何通过key设计解决存储设计中发现的一些问题. 概念 相比于物理存储,首先谈谈表的逻辑结构.与传统的面向列的关系型数据库为基本单元不同,HBase的基本存储单元为列簇(column family).从图9-1可以看

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7119-1-1.html 对于任何系统的数据设计,我们都想提高性能,达到资源最大化利用,那么对于hbase我们产生如下问题: 1.hbase rowkey设计如何才能提高性能?2.hbase rowkey如何设计才能散列到不同的节点上? 访问hbase table中的行,只有三种方式: 1 通过单个row key访问2 通过row key的range3 全表扫描 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://

访问hbase table中的行,只有三种方式: 1 通过单个row key访问 2 通过row key的range 3 全表扫描 Hadoop Sequence File 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/ HBase: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html?overview-summary.html Begin! HBase的查询实

本文目的:搞清楚HBase里面行与行之间的排序排序规则,如何正序和反序输出扫描结果. 明确: HBase里面同一列的元素按照rowkey进行排序,排序规则是rowkey的ASCII码排序,小的在前大的在后. 举例说明:rowkey的时间设计是Long.MAX_VALUE减去真实的timestamp(单位:秒)(System.currentTimeMillis()/1000得到),由此来看rowkey的排序. 其中箭头表示HBase扫描内容时的扫描方向. 假设startRowKey由时间戳产生st

摘要 本文主要内容是通过合理Hbase 行键(rowkey)设计实现快速的多条件查询,所采用的方法将所有要用于查询中的列经过一些处理后存储在rowkey中,查询时通过rowkey进行查询,提高rowkey的利用率,加快查询速度.行键(rowkey)并不是简单的把所有要查询的列的值直接拼接起来,而是将各个列的数据转成整型(int)数据来存储.之后实现两个自定义的比较器(comparator):一个是相等比较器,用于实现类似于SQL的多条件精确查找功能. select * from table wh

总订单数1亿条 ->订单id,用户id,商品id集合,订单时间,订单完成时间,订单状态: HBase表设计: 主表 -> Rowkey: 用户ID_时间戳 列簇:info 索引表 -> https://www.2cto.com/database/201708/664664.html rowkey: 订单号 列簇:info:index value=主表的rowkey 注意点 用户id需要长度一致(索引表同理),如1要变换为"0000001". 那么rowkey为 000

1.Hbase 根据rowkey 查询 conf的配置信息如下: conf = new Configuration(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.50.253:2181"); conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://192.168.50.253:9000/hbase"); .csharpcode, .csharpcode pre { f

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还