hbase(hbase预分区多少合适)
资讯
2024-08-27
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1. hbase,hbase预分区多少合适?
HBase进行预分区,充分考虑rowkey的分布做出合理的预分区方案,要考虑的点包括region的个数、region的大小等在hbase shell中使用create建表时只写了表名和列族名,那么这张表将只有一个region ,当一个region的大小超过阈值时会自动split成两个,但split操作会带来资源消耗。region个数太少时,在数据量大、访问量大,或被批处理程序读写情况下性能可能会很差,并且伴随大批量读写而来的GC可能会使regionserver宕机,接着region被transit到其他节点上,将逐步拖垮HBase集群上的所有节点。
2. hbase在项目里面是干什么的?
Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库,在hadoop之上提供了类似于bigtable的能力,是apache的hadoop项目的子项目。hbase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
这里的列式存储其实说的是列族(ColumnFamily)存储,Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。3. hbase表的特点是?
HBase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库。从逻辑上来讲,HBase将数据按照表、行和列进行存储。与HDFS一样,HBase主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。HBase表的特点如下:
容量大:一个表可以有数十亿行,上百万列。当关系型数据库的单个表的记录在亿级时,则查询和写入的性能都会呈现指数级下降,而HBase对于单表存储百亿或
更多的数据都没有性能问题。
无固定模式(表结构不固定):每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然并的列。
面向列:面向列的存储和权限控制,支持列独立检索。关系型数据库是按行存储的,在数据量大的时候,关系型数据库依赖索引来提高查询速度,而建立索引和更新。
Hbase的优点
HDFS有高容错,高扩展的特点,而Hbase基于HDFS实现数据的存储,因此Hbase拥有与生俱来的超强的扩展性和吞吐量。
HBase采用的是Key/Value的存储方式,这意味着,即便面临海量数据的增长,也几乎不会导致查询性能下降。
HBase是一个列式数据库,相对于于传统的行式数据库而言。当你的单张表字段很多的时候,可以将相同的列(以regin为单位)存在到不同的服务实例上,分散负载压力。
Hbase的缺点
架构设计复杂,且使用HDFS作为分布式存储,因此只是存储少量数据,它也不会很快。在大数据量时,它慢的不会很明显!
Hbase不支持表的关联操作,因此数据分析是HBase的弱项。常见的 group by或order by只能通过编写MapReduce来实现!
Hbase部分支持了ACID
4. 谁能说说mangodb和hbase的区别?
了解了一下MongoDB,感觉还挺牛的,适合海量数据的实时插入,更新,查询,而且支持多条件查询,以及建立多维度的索引。
相比HBase,Hbase对于海量数据的实时插入,更新,查询是没有压力的,而且操作的效率跟数据的量没有关系,即数据量的大小不会影响操作的效率,但是Hbase的实时查询是建立在针对rowkey的查询基础上的,因为Hbase只能对rowkey进行建立索引,查询也只能根据rowkey进行查询,无法实现同MongoDB一样的多条件查询。
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响,因为MongoDB和Hbase都是一种数据库,主要就是用于存储零碎的小数据。
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点,但是如果还需要对数据进行统计分析,那么最好还是考虑统计分析的因素。
如你使用mapreduce进行数据统计分析,那么hbase可能会更好些,虽然MongoDB也支持mr。以上纯属个人观点
5. hbase压缩lzo和snappy的区别?
lzo 是压缩文件。 一般 Linux 下面的压缩都是流压缩,也就是只能压缩一个文件。这种文件是没办法看内容的,只能直接解压缩。 图形界面双击即可。
6. 导出后如何导入?
可以使用HBase自带的工具进行导入,其中最常用的工具是HBase的Import命令。
首先,将导出的HBase数据文件存储到Hadoop文件系统中。
然后,在目标HBase集群上运行Import命令,指定导入的表和数据文件的路径。
通过该命令,HBase会读取数据文件,并将数据导入指定的表中。
除了Import命令,还可以使用HBase的其他工具如Hive、Sqoop来导入数据,根据实际需求选择最合适的方法。
7. hbase是系统软件吗?
HBase 。不是系统软件,是一个开源的、分布式的、版本化的非关系型数据库,它利用 Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)提供分布式数据存储。HBase 是一个可以进行随机访问的存取和检索数据的存储平台,存储结构化和半结构化的数据,因此一般的网站可以将网页内容和日志信息都存在 HBase 里。
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1. hbase,hbase预分区多少合适?
HBase进行预分区,充分考虑rowkey的分布做出合理的预分区方案,要考虑的点包括region的个数、region的大小等在hbase shell中使用create建表时只写了表名和列族名,那么这张表将只有一个region ,当一个region的大小超过阈值时会自动split成两个,但split操作会带来资源消耗。region个数太少时,在数据量大、访问量大,或被批处理程序读写情况下性能可能会很差,并且伴随大批量读写而来的GC可能会使regionserver宕机,接着region被transit到其他节点上,将逐步拖垮HBase集群上的所有节点。
2. hbase在项目里面是干什么的?
Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库,在hadoop之上提供了类似于bigtable的能力,是apache的hadoop项目的子项目。hbase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
这里的列式存储其实说的是列族(ColumnFamily)存储,Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。3. hbase表的特点是?
HBase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库。从逻辑上来讲,HBase将数据按照表、行和列进行存储。与HDFS一样,HBase主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。HBase表的特点如下:
容量大:一个表可以有数十亿行,上百万列。当关系型数据库的单个表的记录在亿级时,则查询和写入的性能都会呈现指数级下降,而HBase对于单表存储百亿或
更多的数据都没有性能问题。
无固定模式(表结构不固定):每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然并的列。
面向列:面向列的存储和权限控制,支持列独立检索。关系型数据库是按行存储的,在数据量大的时候,关系型数据库依赖索引来提高查询速度,而建立索引和更新。
Hbase的优点
HDFS有高容错,高扩展的特点,而Hbase基于HDFS实现数据的存储,因此Hbase拥有与生俱来的超强的扩展性和吞吐量。
HBase采用的是Key/Value的存储方式,这意味着,即便面临海量数据的增长,也几乎不会导致查询性能下降。
HBase是一个列式数据库,相对于于传统的行式数据库而言。当你的单张表字段很多的时候,可以将相同的列(以regin为单位)存在到不同的服务实例上,分散负载压力。
Hbase的缺点
架构设计复杂,且使用HDFS作为分布式存储,因此只是存储少量数据,它也不会很快。在大数据量时,它慢的不会很明显!
Hbase不支持表的关联操作,因此数据分析是HBase的弱项。常见的 group by或order by只能通过编写MapReduce来实现!
Hbase部分支持了ACID
4. 谁能说说mangodb和hbase的区别?
了解了一下MongoDB,感觉还挺牛的,适合海量数据的实时插入,更新,查询,而且支持多条件查询,以及建立多维度的索引。
相比HBase,Hbase对于海量数据的实时插入,更新,查询是没有压力的,而且操作的效率跟数据的量没有关系,即数据量的大小不会影响操作的效率,但是Hbase的实时查询是建立在针对rowkey的查询基础上的,因为Hbase只能对rowkey进行建立索引,查询也只能根据rowkey进行查询,无法实现同MongoDB一样的多条件查询。
小数据的要求对于MongoDB和Hbase都没有影响,因为MongoDB和Hbase都是一种数据库,主要就是用于存储零碎的小数据。
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点,但是如果还需要对数据进行统计分析,那么最好还是考虑统计分析的因素。
如你使用mapreduce进行数据统计分析,那么hbase可能会更好些,虽然MongoDB也支持mr。以上纯属个人观点
5. hbase压缩lzo和snappy的区别?
lzo 是压缩文件。 一般 Linux 下面的压缩都是流压缩,也就是只能压缩一个文件。这种文件是没办法看内容的,只能直接解压缩。 图形界面双击即可。
6. 导出后如何导入?
可以使用HBase自带的工具进行导入,其中最常用的工具是HBase的Import命令。
首先,将导出的HBase数据文件存储到Hadoop文件系统中。
然后,在目标HBase集群上运行Import命令,指定导入的表和数据文件的路径。
通过该命令,HBase会读取数据文件,并将数据导入指定的表中。
除了Import命令,还可以使用HBase的其他工具如Hive、Sqoop来导入数据,根据实际需求选择最合适的方法。
7. hbase是系统软件吗?
HBase 。不是系统软件,是一个开源的、分布式的、版本化的非关系型数据库,它利用 Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)提供分布式数据存储。HBase 是一个可以进行随机访问的存取和检索数据的存储平台,存储结构化和半结构化的数据,因此一般的网站可以将网页内容和日志信息都存在 HBase 里。
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