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Hadoop-No.10之列簇

HBase中包含列簇(column family)的概念.列簇本质上是列的存储容器.一张表可以有一个或多个列簇.每个列簇都有自己的HFile结婚,而且在执行合并操作时,同一个表的其他列簇不受影响 在很多实用案例中,一张表不需要多个列簇.如果一张标中国的一部分列操作完成,或者变化频率与其他列存在显著不同,则可以使用一个以上的列簇. 比如,HBase 表包含两列:列1每行包含400字节,而列2每行包含20个字节.现在我们假设列1的值只设置一次,,不会改变,但是列2的值要经常改变.另外,从访问模式上看,对列2调用的get请求远多于针对列1 的get函数. 这种情况下,使用两个列簇更好,原因如下 : 降低合并成本 如果有两个独立的列簇,那么包含列2的列簇会经常刷新memstore,所以会产生较小的合并.因为列2在其自身的列簇中,所以HBase只需要合并总记录数中的5%的数据,因此合并对性能的影响更小 更好的使用数据块存储 从HBase中检索数据时,附近(位于同一个HBase缓存中)的记录会拉入数据块缓存中.如果列1和列2在同一个列簇中,每次对列2调用get请求时都会把两列数据拉倒缓存中.缓存包...

Hadoop-No.13之数据源系统以及数据结构

文件系统中采集数据时,应该考虑以下内容. 数据源系统设备的读取速率 在所有处理流水线中,磁盘I/O通常都是主要瓶颈.但是优化采集流程时通常要看一下检索数据的系统系统.一般来说,Hadoop的读取速度在20MB/s到100MB/s之间,而且主板或者控制器从系统所有的磁盘中读取时有一定的限制.为了读取速度达到最高,需要确保尽量充分利用系统中的磁盘.某些网络附加存储(Network Attached Storage, NAS)系统会通过额外增加挂载点来加大吞吐量.同样要注意的是,一个单一的读取线程不会提升驱动器或者设备的读取速度. 原始文件格式 数据可以为任何一种格式:带分隔符文本,XML,JSON,Avro,定长文件,变长文件,Copybook,等等.Hadoop能接受任意一种文件格式,但是并不是所有格式都适合特定的使用案例.举个例子,CSV文件.这是一种非常常见的格式,而且这种格式的文件通常很容易导入一张Hive表,进而可以立即访问和处理数据.但是,很多进行CSV文件底层存储格式转换的任务能够(通过格式转换)提供更优化的数据处理.比如,使用Parquet作为存储格式进行数据分析可以提供更...

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