Hbase 三维有序存储

标签: hbase 三维 | 发表时间:2013-10-21 06:16 | 作者:liuxiaoyi216
出处:http://blog.csdn.net

hbase所谓的三维存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳)

先 说rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率。我们知道,rowkey是以字典顺序排序的。而存储的字节码,字典排序,我们知道,如果是字 母,那就是字母的顺序,比如, 有两个rowkey,rowkey1:aaa222,rowkey2:bbb111,那么rowkey1是排在rowkey2前面的,因为按字典,a排在 b前面,如果rowkey2的第一位也是a,那么就根据第二位来比较,如果还相同,则比较第三为,后面同样。这个理解了,我们在根据rowkey范围查询 的时候,我们一般是知道startRowkey,如果我们通过scan只传startRowKey : d开头的,那么查询的是所有比d大的都查了,而我们只需要d开头的数据,那就要通过endRowKey来限制。我们可以通过设定endRowKey为:d 开头,后面的根据你的rowkey组合来设定,一般是加比startKey大一位。比如说rowkey设计为:用户ID-日期,那么查某个用户某天的数 据,startKEY为3231-20121212,endKey为:3231+201213,那么你查到的就是用户为3231在20121212这一天 的数据。

column key

column key是第二维,数据按rowkey字典排序后,如果rowkey相同,则是根据column key来排序的,也是按字典排序。
我们在设计table的时候要学会利用这一点。比如我们的收件箱。我们有时候需要按主题排序,那我们就可以把主题这设置为我们的column key,即设计为columnFamily+主题.,这样的设计。

timestamp

timestamp 时间戳,是第三维,这是个按降序排序的,即最新的数据排在最前面。这个就没有什么说的了。网上其他的博客也提到比较多

作者:liuxiaoyi216 发表于2013-10-20 22:16:08 原文链接
阅读:30 评论:0 查看评论

相关 [hbase 三维] 推荐:

Hbase 三维有序存储

- - CSDN博客云计算推荐文章
hbase所谓的三维存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时间戳). 先 说rowkey,我们知道rowkey是行的主键,而且hbase只能用个rowkey,或者一个rowkey范围即scan来查找数据. 所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率.

hbase rowkey 设计(三维有序)

- - 经验沉淀 知识结晶
此文原创,转载请说明出处:http://ronxin999.blog.163.com/blog/static/4221792020130109202973/. 看这篇文章,你首先要了解hbase的基本存储模型,不懂的可以看我的文章,有做特别的说明. 今天难得有时间,写博文,特地总结下一直想写hbase的实践经验,在用hbase的过程中,我们都知道,rowkey设计的好坏,是我们能最大发挥hbase的架构优势,也是我们是否正确理解hbase的一个关键点.

hbase介绍

- AreYouOK? - 淘宝数据平台与产品部官方博客 tbdata.org
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

- - 小鸥的博客
   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

- - 互联网 - ITeye博客
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.

HBase Memstore配置

- - 行业应用 - ITeye博客
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

- - CSDN博客云计算推荐文章
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

- - 数据库 - ITeye博客
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

- - CSDN博客云计算推荐文章
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.