资源浪费。设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用。 数据倾斜:Hbase可以被划分为多个Reg ...
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前,首先回顾一下HBase的特点:分布式 列存储 支持实时读写 存储的数据类型都是字节数组byte ,主要用来处理结构化和半结构化数据,底层数据存储基于hdfs。 同时,HBase和传统数据库一样提供了事务的概念,但是HBase的事务是行级事务,可以保证行级数据的原子性 一致性 隔离性以及持久性。 布隆过滤器在HBase中的应用 布隆过滤器 Bloom Fil ...
2020-11-25 09:11 0 729 推荐指数:
资源浪费。设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用。 数据倾斜:Hbase可以被划分为多个Reg ...
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 ...
避免HBase访问热点 在作了较多优化改进后发现仍有几个worker比较慢,跟踪那几个慢的worker日志发现读HBase经常超时,找到超时的region server,从HMaster UI上观察到这个server的读写请求数明显是其它server的好几倍。开始怀疑是数据 ...
Hbase默认建表是只有一个分区的,开始的时候所有的数据都会查询这个分区,当这个分区达到一定大小的时候,就会进行做split操作; 因此为了确保regionserver的稳定和高效,应该尽量避免region分裂和热点的问题; 那么有的同学在做预分区的时候,可能是 ...
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 ...
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 ...
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 ...
需求:绘制渠道用户的每日趋势(每分钟一组数据一天1440组,2000+个渠道,区分新/老用户,2*1440*2000+=576万+/每天),需要保存90天。 查询条件:渠道号、新or老用户、日期 rowkey:渠道_日期_新or老用户_小时分钟(hhmm) 连接HBase ...