一.要点 有关Snappy的相关介绍可参看Hadoop压缩-SNAPPY算法,如果想安装Snappy,可以参看Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程. 1. HBase修改Table压缩格式步骤 2. 实测结果分享 二.HBase修改Table压缩格式步骤 修改HBase压缩算法很简单,只需要如下几步: 1. hbase shell命令下,disable相关表: ? 1 disable 'test' 实际产品环境中,’test’表可能很大,例如上几十T的数据,disable

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

hbase仅仅支持对gzip的压缩,对lzo压缩支持不好. 在io成为系统瓶颈的情况下,一般开启lzo压缩会提高系统的吞吐量. 但这须要參考详细的应用场景,即是否值得进行压缩.压缩率是否足够等等.  想要hbase支持lzo压缩,參照下面步骤:  1 首先要让系统支持lzo动态库.安装lzo-2.00以上版本号:http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/  2 默认安装完后应该在系统的/usr/local/lib/找到liblzo*等几个s

demo为表的命名空间,user为表的名字you2个列族,一个为b.一个为o. NAME 为列族名,Replication_SCOPE实现一个远程集群的复制.compression数据压缩的类型 Hbase支持的压缩返航是 hbase.toordir数据存储的位置

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zNZQhb07Nr/article/details/79832392 HBase应用场景很广泛.社区前面有一系列文章. 大家能够到社区看看看.张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍,很赞.大力推荐! 社区系列文章: 新数仓系列:HBase关键能力和特性梳理 HBase 和 Cassandra的浅谈 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) HBase设计之rowkey设计 介绍 H

[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

HBase 安装snappy压缩软件以及相关编码配置 前言 ​ 在使用HBase过程中因为数据存储冗余.备份数等相关问题占用过多的磁盘空间,以及在入库过程中为了增加吞吐量所以会采用相关的压缩算法来压缩数据,降低存储空间和在入库过程中通过数据压缩提高吞吐量. HBase-2.1.5 Hadoop-2.7.7 一.HBase安装Snappy压缩软件 snappy-1.1.3下载地址: wget wget https://github.com/google/snappy/releases/downlo

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

索引 什么是索引? 索引是一种磁盘上的数据结构,建立在表或视图的基础上.使用索引可以使数据的获取更快更高校,也会影响其他的一些性能,如插入或更新等. 索引主要分为两种类型:聚集索引和非聚集索引. 字典的目录就是一个索引,按照拼音查询想要的字就是聚集索引(物理连续,页码与目录一一对应),偏旁部首就是一个非聚集索引(逻辑连续,页码与目录不连续). 聚集索引存储记录是物理上连续存在的,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续. 聚集索引一个表中只能有一个,而非聚集索引一个表中可以有多个. 索引的利

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

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

表压缩有三个选项 1.page 2.row 3.none ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三种设置方式: 第一种:定义时指定 create table table_name(....) with (data_compression = none | page | row); 第二种:修改时指

当数据库是比较大的,而当你想备份,我们可以启动数据库备份压缩.这项由于备份文件比较小的压缩,所以整个备份的更快的速度,同时还低了磁盘空间的消耗. 当然还有一方面.肯定会添加cpu的消耗.只是一般的server都是多核.所以实际上对系统不会有大的影响. 事实上.不仅能够在备份的时候压缩,在SQL Server 2008中.我们还能够对表和索引进行压缩,以下通过压缩前.压缩后的比較.来展示SQL Server 2008强大的表及索引的压缩功能. 这里在公司測试数据库找了一个中型的表,共同拥有943万

MySQL InnoDB表压缩 文件大小减小(可达50%以上) ==> 查询速度变快(count * 约减少20%以上时间) 如何设置mysql innodb 表的压缩: 第一,mysql的版本需要大于5.5第二,设置innodb_file_format=barracuda第三,create table或者alter talble 增加 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;(默认的key_block_size=16)根据经验,一般压缩比例可以达到30%-

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

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