資源浪費。設計良好的數據訪問模式以使集群被充分,均衡的利用。 數據傾斜:Hbase可以被划分為多個Reg ...
在闡述HBase高級特性和熱點問題處理前,首先回顧一下HBase的特點:分布式 列存儲 支持實時讀寫 存儲的數據類型都是字節數組byte ,主要用來處理結構化和半結構化數據,底層數據存儲基於hdfs。 同時,HBase和傳統數據庫一樣提供了事務的概念,但是HBase的事務是行級事務,可以保證行級數據的原子性 一致性 隔離性以及持久性。 布隆過濾器在HBase中的應用 布隆過濾器 Bloom Fil ...
2020-11-25 09:11 0 729 推薦指數:
資源浪費。設計良好的數據訪問模式以使集群被充分,均衡的利用。 數據傾斜:Hbase可以被划分為多個Reg ...
熱點問題 hbase 中的行是以 rowkey 的字典序排序的,這種設計優化了scan 操作,可以將相關的 行 以及會被一起讀取的行 存取在臨近位置,便於 scan 。 然而,糟糕的 rowkey 設計是 熱點 的源頭。 熱點發生在大量的客戶端直接訪問集群的一個或極少數節點。訪問可以是 ...
避免HBase訪問熱點 在作了較多優化改進后發現仍有幾個worker比較慢,跟蹤那幾個慢的worker日志發現讀HBase經常超時,找到超時的region server,從HMaster UI上觀察到這個server的讀寫請求數明顯是其它server的好幾倍。開始懷疑是數據 ...
Hbase默認建表是只有一個分區的,開始的時候所有的數據都會查詢這個分區,當這個分區達到一定大小的時候,就會進行做split操作; 因此為了確保regionserver的穩定和高效,應該盡量避免region分裂和熱點的問題; 那么有的同學在做預分區的時候,可能是 ...
一、案例分析 常見避免數據熱點問題的處理方式有:加鹽、哈希、反轉等方法結合預分區使用。 由於目前原數據第一字段為時間戳形式,第二字段為電話號碼,直接存儲容易引起熱點問題,通過加隨機列、組合時間戳、字段反轉的方式來設計Rowkey,來實現既能高效查詢又能避免熱點問題。 二、代碼部分 ...
數據模型 我們可以將一個表想象成一個大的映射關系,通過行健、行健+時間戳或行鍵+列(列族:列修飾符),就可以定位特定數據,Hbase是稀疏存儲數據的,因此某些列可以是空白的, Row Key Time Stamp Column ...
1. HBase的存儲形式 hbase的內部使用KeyValue的形式存儲,其key時rowKey:family:column:logTime,value是其存儲的內容。 其在region內大多以升序的形式排列,唯一的時logTime是以降序的形式進行排列。 所以,rowKey里越靠近左邊 ...
需求:繪制渠道用戶的每日趨勢(每分鍾一組數據一天1440組,2000+個渠道,區分新/老用戶,2*1440*2000+=576萬+/每天),需要保存90天。 查詢條件:渠道號、新or老用戶、日期 rowkey:渠道_日期_新or老用戶_小時分鍾(hhmm) 連接HBase ...