1. 压缩算法的比较 算法 压缩比 压缩 解压 GZIP 13.4% 21MB/s 118MB/s LZO 20.5% 135MB/s 410MB/s Snappy/Zippy 22.2% 172MB/s 409MB/s 总结: 1)GZIP的压缩率最高,但它是CPU密集型的,对CPU的消耗较多,压缩和解压速度也慢: 2)LZO的压缩率居中,比GZIP要低一些,但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多,其中解压速度快的更多: 3)Zippy/Snappy的压缩率最低,而压缩和解压速度要稍微比LZ

业务上可能会遇到这种情况,在最初创建hbase表时候,未指定压缩方式,当数据导入之后,由rowkey带来的数据膨胀导致hdfs上的数据大小远远大于原始数据大小.所以这时候可能就不得不考虑使用压缩,但是如果将表删除,再创建一张指定压缩的表,再重新导入数据未免太浪费时间.当然也完全不用这样,可以直接修改hbase表的压缩方式,然后在执行major_compact即可 disable 'testcompression' //首先将表下线 alter 'testcompression', NAME =>

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,

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

原文链接:hbase源码系列(四)数据模型-表定义和列族定义的具体含义 hbase是一个KeyValue型的数据库,在<hbase实战>描述它的逻辑模型[行键,列族,列限定符,时间版本],物理模型是基于列族的.但实际情况是啥?还是上点代码吧. HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor("test"); //日志flush的时候是同步写,还是异步写 tableDesc.setDurability(Durability.

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

[From]https://www.iteye.com/blog/blackproof-2052898 meta表修复一 查看hbasemeta情况 hbase hbck .重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta .重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere) hbase hbck -fixAssignments m

Hbase meta表异常修复 标签(空格分隔): Hbase 一,Hbase meta元数据表 1.1 背景 线上Hbase 因为在hbase shell中清空 truncate 'table'一张表时候发现中途清空错了,嗯下了Ctrl+c,导致某张表在RIT 阶段. 1.2 meta表修复一 查看hbase:meta情况 hbase hbck 1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的.regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta 2.重新将h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser

最近一个统计系统的大表需要加字段,表的引擎是myisam,表大小在3亿,物理文件在106G.想想都蛋疼.那么这种情况下怎么把字段撸上去呢? 1. 首先想到了<高性能MySQL>提到的直接更改表结构文件(frm),但是在经过测试以后,发现提示表损坏了,需要repair,只好放弃了. 2. 使用pt-online-schema-change,刚开始跑没有问题,后面在凌晨发现影响业务了,也只好放弃了. 3. 最近GitHub开源的gh-ost,属于新鲜玩意,还没有研究,只好放弃. 4. 创建新表,l

今天想对user表加个字段,打开user.php发现有个$user,其中它有很多方法,像登陆,注册,退出.都要用到它.可找了大半天也找不到这个函数调用的是哪个类.又坚持找了半天,发现$user在init.php中有个这样的方法$user = & init_users(); 接着往下找,在lib_common.php中发现了init_users()这个函数:代码如下 include_once(ROOT_PATH . 'includes/modules/integrates/' . $GLOBALS

关于对MYISAM表的压缩,可以使用myisampack和myisamchk完成(myisampack完之后必须进行myisamchk才能使用压缩后的表,而且是只读的), 其详细地用法可以参考官方文档: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/client-side-scripts.html. 这两个操作需要谨慎使用,在压缩之前需要确认mysqld已关闭或者要压缩的表不会有其他的sql操作:而且压缩过程会很占用cpu资源,建议在服务器空闲的状态进行. 下面是

下面看下hbase:meta 表的结构,hbase:meta表中,保存了每个表的region地址,还有一些其他信息,例如region的名字,HRegionInfo,服务器的信息.hbase:meta表中每一行对应一个单一的region.例如我们现在创建一个表名叫"t".hbase:meta中对应的行会像下面这个样子. Row Column Family Column Qualifier Value t,,1351700811858 info regioninfo NAME =>

meta表修复一 查看hbasemeta情况hbase hbck1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表)hbase hbck -fixMeta2.重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere)hbase hbck -fixAssignments meta表修复二 当出现漏洞 hbase hbck -fixHdfsHoles (新建一个region文件夹)

HBase使用客户端API动态创建Hbase数据表并在Hbase下导出执行                       ----首先感谢网络能够给我提供一个开放的学习平台,如果没有网上的技术爱好者提供的帮助,很难学好hbase. 一.hbase简介        官方: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.        自己的理解:hbase其实就是一个在

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

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> 6) --全局锁和表锁:给表加个字段怎么有这么多阻碍 数据库锁设计的初衷是处理并发问题.作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则.而锁就是用来实现这些访问规则的重要结构.根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分为全局锁,表级锁和行锁三类.这篇笔记主要包含全局锁和表级锁.行锁的内容会在之后再进行分享. 全局锁: 全局锁就是对整个数据库实例加锁.可以通过命令 Flush tables with rea

关于Oracle.ManagedDataAccess数据库表加字段后,必须重启的问题,解决方法如下:在数据库连接字串中,增加一个参数:Metadata Pooling=false如“Data Source=(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=1.1.6.200)(PORT=1521)))(CONNECT_DATA=(SID=wg)));User Id=usenter;Password=usert2017;Pooling=

关键词: hive创建表卡住了 创建hive和hbase关联表卡住了 其实针对这一问题在info级别的日志下是看出哪里有问题的(为什么只能在debug下才能看见呢,不太理解开发者的想法). 以调试模式进入hive客户端: hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 执行创建关联表的语句 create table IF NOT EXISTS event_content_temp (id string,pack string,activity str