HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver

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

GeoMesa设计基于HBase的设计分析,从数据模型到典型查询场景,最后进行RowKey设计 一.HBase 基本概念 理解KeyValue KeyValue多版本 列定义(1) 列定义(2) Column Family RowKey即索引 RowKey字段的选取 二.GeoMesa设计基于HBase的设计分析,从数据模型到典型查询场景,最后进行RowKey设计 数据模型 GeoMesa-典型查询场景 GeoMesa-RowKey设计 一.HBase 基本概念 理解KeyValue KeyVa

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

转载自:http://www.sysdb.cn/index.php/2016/01/10/hbase_principle/ ,感谢原作者. 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来说,HB

HBase概念及表格设计 1. 概述(扯淡~) HBase是一帮家伙看了Google发布的一片名为“BigTable”的论文以后,犹如醍醐灌顶,进而“山寨”出来的一套系统. 由此可见: 1. 几乎所有的HBase中的理念,都可以从BigTable论文中得到解释.原文是英语的,而且还有不少数学概念,看了有点儿懵,建议网上找找学习笔记看看,差不多也就可以入门了. 2. Google确实牛X. 3. 老外也爱山寨~ 第一次看HBase, 可能看到以下描述会懵:“基于列存储”,“稀疏MAP”,“RowK

转自:HBase的原理和设计 HBase架构:

基于雪花模型的维度以下面的 Product 产品与产品子类别,产品类别为例. DimProduct 表和 DimProductSubcategory 表有外键关系,而 DimProductSubcategory 表和 DimProductCategory 表存在外键关系. 测试的维度表与数据 - USE BIWORK_SSIS GO IF OBJECT_ID('DimProduct') IS NOT NULL DROP TABLE DimProduct GO IF OBJECT_ID('DimP

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: 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EndRow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 rowkey是

什么是rowkey 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. Hbase是采用K,V存储的,那Rowkey就是KeyValue的Key了,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 Rowkey 范围)所

为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么 我们常说看一张 HBase 表设计的好不好,就看它的 RowKey 设计的好不好.可见 RowKey 在 HBase 中的地位.那么 RowKey 到底是什么?RowKey 的特点如下: 类似于 MySQL.Oracle中的主键,用于标示唯一的行: 完全是由用户指定的一串不重复的字符串: HBase 中的数据永远是根据 Rowkey 的字典排序来排序的. RowKey的作用 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region: MemSt

Rowkey设计 Rowkey设计原则 Rowkey设计应遵循以下原则: 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性.由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性 2. Rowkey的排序原则 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点.比如视频网站上对影片<泰坦尼克号>的弹幕信息,这个弹幕是按

转自:http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html 问题导读:1.如何防止热点?2.如何预分区?扩展:为什么会产生热点存储? HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围,当我们要读/写数据时,如果rowKey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据.简单地说

转自 http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40621067 hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应

转自:http://www.bcmeng.com/hbase-rowkey/ 建立Schema Hbase 模式建立或更新可以通过 Hbase shell 工具或者使用Hbase Java API 中的 Admin类. 当列族发生变动时 hbase表必须处于 disabled 状态.例如:   Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Admin admin = new Admin(conf); String table = "myT

hbase所谓的三维有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储. 1.rowkey.我们知道rowkey是行的主键,并且hbase仅仅能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据.所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率.我们知道.rowkey是以字典顺序排序的.而存储的字节码,字典排序,我们知道,假设是字 母,那就是字母的顺序,比

HBase是三维有序存储的,是指rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度是依照ASCII码表排序的. HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围,当我们要读/写数据时,如果rowKey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且

HBase中的rowkey是按字典顺序排序的,通过rowkey查询可以对千万级的数据实现毫秒级响应.然而,如果rowkey设计不合理的话经常会出现一个很普遍的问题----热点.当大量client的请求(读或者写)只指向集群的一个节点,或者很少量的几个节点时,也就代表产生了热点问题. 避免产生热点的方式也就是尽可能的将rowkey均匀分散到所有的region上,下面介绍了几种rowkey设计常用的方式: 第一:加盐(salting) 加盐是指在rowkey的前缀添加随机数据,使rowkey尽可能的