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Hbase 学习(三)Coprocessors

Coprocessors 之前我们的filter都是在客户端定义,然后传到服务端去执行的,这个Coprocessors是在服务端定义,在客户端调用,然后在服务端执行,他有点儿想我们熟悉的存储过程,传一些参数进去,然后进行我们事先定义好的操作,我们常常用它来做一些比如二次索引啊,统计函数什么的,它也和自定义filter一样,需要事先定好,然后在hbase-env.sh中的HBASE_CLASSPATH中指明,就像我的上一篇中的写的那样。 Coprocessors分两种,observer和endpoint。 (1)observer就像触发器一样,当某个事件发生的时候,它就出发。 已经有一些内置的接口让我们去实现,RegionObserver、MasterObserver、WALObserver,看名字就大概知道他们是干嘛的。 (2)endpoint可以认为是自定义函数,可以把这个理解为关系数据库的存储过程。 所有的Coprocessor都是实现自Coprocessor 接口,它分SYSTEM和USER,前者的优先级比后者的优先级高,先执行。 它有两个方法,start和stop方法,两个方法...

Hbase 学习(四) hbase客户端设置缓存优化查询

我们在用hbase的api对hbase进行scan操作的时候,可以设置caching和batch来提交查询效率,那它们之间的关系是啥样的呢,我们又应该如何去设置? 首先是我们的 客户端代码。 当caching和batch都为1的时候,我们要返回10行具有20列的记录,就要进行201次RPC,因为每一列都作为一个单独的Result来返回,这样是我们不可以接受的。 下面展示的是当batch=3,caching=6时候的图,是一次RPCs的传递的数据。 接着我们继续看下图 一次查询20条记录的话,只需要3次RPCs,列数在10列以内的数据,取20条,20/10即可,为什么是3呢,因为还有一次RPC是用来确认的。 有个公式RPCs = (Rows * Cols per Row) / Min(Cols per Row, Batch Size)/ Scanner Caching 。 这就好说啦,这样我们就可以用来优化我们的scan查询了,在查询的时候,按照查询的列数动态设置batch,如果全查,则根据自己所有的表的大小设置一个折中的数值,caching就和分页的值一样就行。

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