Hadoop-No.11之元数据-低调大师

Hadoop-No.11之元数据

2017-08-05 473

元数据的重要性

三个重要理由,让我们不得不在意元数据

元数据允许用户通过一张表的高一级逻辑抽象,而不是HDFS中文件的简单几何,或者HBase中的表来与数据交互.这意味着用户不比关心数据是如何存储的,存储到了什么地方
元数据允许用户提供数据的信息(如分区或者排序特性),而后通过不同个的工具(用户或者其他人写入的)利用这些信息生成或者查询工具
元数据允许数据管理工具链接该元数据,而且允许用户执行数据查找(查找可用的数据,并查找如何使用该数据)与数据血缘分析(追踪一个给定数据集的来源或者起源)

元数据

一般来说,元数据指的是关于数据的数据.在Hadoop生态系统中,元数据有很多种.

与逻辑数据集有关的元数据

包括以下信息:数据集的位置(比如HDFS中的目录或者HBase中表的名称),与数据集有关的模式.数据集的分区与排序特性(如果有).以及适用的数据集格式(比如CSV.TSV.SequenceFile,等等)此类元数据通常存储于独立的元数据残酷中.
与HDFS文件有关的元数据

包括以下信息:该文件的武安县与属主,以及数据节点上不同数据块的位置.此类信息通常通过Hadoop NameNode进行存储和管理
与HBase表相关的元数据

包括以下信息:表的名称.相关名称空间.相关属性(如MAX_FILESIZE,READONLY,等等),以及列簇的名称.此类信息有HBase存储和管理.
与数据输入和转化有关的元数据

包括以下信息: 创建执行数据集的特定用户,数据集的来源,创建数据集花费的时间,以及存在多少条记录,或者加载的数据大小是多少.
与数据集统计相关的元数据

包括以下信息:数据集中行的数量,每列中特定值的数量,数据分布的直方图以及最大值和最小值,此类元数据用于不同的工具.这些工具能够利用元数据优化执行计划.它们也能提供数据分析师使用,他们可以基于元数据进行快速分析

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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...

2017-08-06

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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...

2017-08-07

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Sublime Text

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