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Hbase数据模型与table设计

最近在学习Hbase的使用,并仔细阅读了一篇官方推荐的博客,在这里就以一边翻译一边总结的方式和大家一起梳理一下HBase的数据模型和基本的表设计思路。 官方推荐的博客原文地址:http://0b4af6cdc2f0c5998459-c0245c5c937c5dedcca3f1764ecc9b2f.r43.cf2.rackcdn.com/9353-login1210_khurana.pdf点击打开链接 HBase是一个开源可伸缩的针对海量数据存储的分布式nosql数据库,它根据Google Bigtable数据模型来建模并构建在hadoop的hdfs存储系统之上。它和关系型数据库Mysql, Oracle等有明显的区别,HBase的数据模型牺牲了关系型数据库的一些特性但是却换来了极大的可伸缩性和对表结构的灵活操作。在一定程度上,Hbas

HBase学习笔记——基于HBase的日志系统的性能优化

我之前参与过一个日志系统的开发,存储用HBase。我简单罗列下用到的HBase优化,备忘。以后把它整理成更友好的介绍性文章。 系统简介 有一张大的日志数据表,保存所有日志。row key是 hash + app id + log-severity + timestamp + host等,cell保存日志正文数据。 可以看到row key的hash保证日志散列在各个region中,写入、查询的负载均衡。但是无法通过它进行范围查询,所以为不同查询模式,建立了多张索引表。 为不同的日志级别(DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL)分别建立了一张索引表。在每张索引表中,row key是 app id + timestamp + host等。也就是说,用于通常选择一个应用,加上时间范围,也可以进一步选择一台应用服务器,来查询日志。 表结构相关优化 多条日志打包,压缩保存。 我们发现,如果简单地将一条日志保存为HBase表中的一行,会导致HBase表记录数很大,row key数量很大,region数量很多,HBase元数据开销很大。这会造成HBase集群不稳定。 于是,我们...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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