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HBase的Rowkey设计(mark)

在HBase中细节上的设计,最最最重要的就是我该选取什么做Rowkey,Rowkey的选择,最直接的影响就是对你之后分析数据的影响了。 Rowkey是不可分割的字节数,按照字典排序由低到高存储在表中。一个空的数组用来标识表空间的起始或结尾。 在设计HBase表时,Rowkey设计是最重要的事情,应该基于预期的访问模式来为Rowkey建模。Rowkey决定了访问HBase表时可以得到的性能,原因有两个:Region基于Rowkey为一个区间的行提供服务,并且负责区间的每一行;HFile在硬盘上存储有序的行。当Region将内存数据刷写为HFile时,这些行已经排过序了,也会有序的写到硬盘上。Rowkey的有序特性和底层存储格式可以保证HBase表在设计Rowkey之后的良好性能。 关系型数据库可以在多列上建立索引,但是HBase只能在Rowkey上建立索引。访问数据库的最主要方式就是使用Rowkey。非Rowkey访问,即在不清楚Rowkey前提下访问表,可以使用全表扫描。设计Rowkey有各种技巧,而且可以针对不同访问模式进行优化。 Rowkey是HBase的KeyValu...

大数据全体系年终总结

到年底了,想着总结下所有知识点好了~今年应用的知识点还是很多的~ Hadoop生态圈: 1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS,当然因为硬件的告诉发展,已经出现了内存分布式系统Tachyon,不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面,然后通过定时器再写入HDFS,以保证计算的效率,但是毕竟还没有完全成熟。 2、那么HDFS的文件存储类型为SequenceFile,那么为什么用SequenceFile呢,因为SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件,能够加速MapReduce文件的读写。但是有个问题,SequenceFile文件并不保证其存储的key-value数据是按照key的某个顺序呢存储的,同时不支持append操作。  当然,如果选择Spark的话,文件存储格式首选为列式存储parquet,因为一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾。header中只包含一个4...

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