HBase 设置 合理的setCaching提高效率

标签: hbase setcaching | 发表时间:2013-02-25 14:46 | 作者:babydavic
出处:http://blog.csdn.net
HBase提供了setCaching设置 cache数量,但是很多时候 如果设置不当,会相当耗内存。
如果不设置该值,默认是1条。如果设置该值很大,是可以加快速度,同时也消耗了太多的内存。
所以 合理的设置就很重要了。
当设置了setCaching(n)后,我们的server会从regin server上读取出n条数据。
那么client端读取数据的时候会直接从server的缓存中返回,
但是如果每次你只需要读取100条记录,但是设置了setCaching(1000),那么每次
都会从region server 多余的拿出900条记录,这样会让应用的server内存吃不消了
比较好的解决方案就是 设置setCaching(n)为实际需要的记录数。
作者:babydavic 发表于2013-2-25 14:46:05 原文链接
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hbase介绍

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hbase是bigtable的开源山寨版本. 是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作). 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.

Riak对比HBase

- - NoSQLFan
文章来自 Riak官方wiki,是一篇Riak与HBase的对比文章. Riak官方的对比通常都做得很中肯,并不刻意偏向自家产品. 对比的Riak版本是1.1.x,HBase是0.94.x. Riak 与 HBase 都是基于 Apache 2.0 licensed 发布. Riak 的实现是基于 Amazon 的 Dynamo 论文,HBase 是基于 Google 的 BigTable.

[转]HBase简介

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   Hbase是一个分布式开源数据库,基于Hadoop分布式文件系统,模仿并提供了基于Google文件系统的Bigtable数据库的所有功能. 其目标是处理非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,并且有数百万列元素组成的数据表. Hbase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop作为数据存储方式,不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性,发挥Hbase处理大数据量等功能,需要使用Hadoop作为文件系统.

HBase表设计

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默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据, 直到这 个region足够大了才进行切分. 一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按 照 region分区情况,在集群内做数据的负载均衡.

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HBase Memstore配置. 本文为翻译,原英文地址:http://blog.sematext.com/2012/07/16/hbase-memstore-what-you-should-know/.     当regionserver(以下简称RS)收到一个写请求,会将这个请求定位到某个特定的region.

hbase原理

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1.hbase利用hdfs作为其文件存储系统,利用mapreduce来处理数据,利用zookeeper作为协调工具. 2.行键(row key),类似于主键,但row key是表自带的. 3.列族(column family) ,列(也称作标签/修饰符)的集合,定义表的时候指定的,列是在插入记录的时候动态增加的.

hbase锁机制

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博文说明:1、研究版本hbase0.94.12;2、贴出的源代码可能会有删减,只保留关键的代码.   hbase的锁是采用jdk的ReentrantReadWriteLock类实现.   一、HRegion有两种锁:lock、updatesLock,这两种锁均是ReentrantReadWriteLock类的实例,基本上所有的region操作均需要获取lock的read共享锁,在获取了lock的read锁后,如果是增加或者删除等影响数据内容的操作则还需要获取updatesLock的read锁.

Hbase入门

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Hbase 全称是Hadoop DataBase ,是一种开源的,可伸缩的,高可靠,高性能,面向列的分布式存储系统. 类似于Google的BigTable,其分布式计算采用MapReduce,通过MapReduce完成大块数据加载和全表扫描操作. 文件存储系统是HDFS,通过Zookeeper来完成状态管理协同服务.

[原]HBase StoreFile Compaction

- - 芒果先生Mango的专栏
Store File的合并策略比较复杂,涉及多个参数,合并策略的好坏,直接影响HBase的读写性能. 发现这篇博文:http://blog.csdn.net/azhao_dn/article/details/8867036 对Compaction描述的言简意赅:. hbase为了防止小文件(被刷到磁盘的menstore)过多,以保证保证查询效率,hbase需要在必要的时候将这些小的store file合并成相对较大的store file,这个过程就称之为compaction.