rowkey专题
Hbase rowkey design
Hbase在淘宝的应用和优化 http://www.iteye.com/magazines/83 基于Hbase的并行架构之rowkey设计篇 http://xdataopen.blog.51cto.com/4219560/1117864 Hbase Rowkey Design http://hbase.apache.org/book/rowkey.design.html
HBase 中设计 RowKey
HBase 中设计 RowKey 在 HBase 中设计 RowKey 是非常重要的，它直接影响着数据的存储和检索效率。下面是一些设计 RowKey 的原则： 1. 唯一性（Uniqueness）：RowKey 必须是唯一的，因为在 HBase 中，数据是根据 RowKey 来定位和检索的。确保每个 RowKey 都是唯一的，以避免数据冲突或覆盖。 2. 顺序性（Se
Hbase中Rowkey的设计方法
Hbase中Rowkey的设计方法 过去对于Rowkey设计方法缺乏理解，最近结合多篇博主的文章，进行了学习。有不少心得体会。总结下来供后续学习和回顾。 ##一、设计Rowkey的三个原则 1.长度原则：长度不能太长，小于100个字节。可以偏端一些，短一些可以方便存储。最好是8的倍数。因而建议16字节为好。 太长的话有两点影响：1.降低HFile的存储效率，需要话更多的空间存储不包含实际数
hbase的rowkey三大设计原则
唯一原则 rowkey不能重复 长度原则 底层是以二进制形式存储的，可以是任意字符，不建议过长。 散列原则 时间戳反转 152364848 84 152364842 24 152364843 34 152364846 64
HBase如何设计rowkey，如何在负载均衡和读写性能之间做出平衡
由于在开始建表时，表只会有一个region，并随着region增大而拆分成更多的region，这些region才能分布在多个regionserver上从而使负载均分。对于写负载很大的业务，如果一开始所有负载都在一个regionserver上，则该regionserver会承受不了而导致数据丢失。因此，有必要在一开始就将HBase的负载均摊到每个regionserver。要将负载均摊，可用的方法就是
最近一些工作的总结（关于HBase Coprocessor，多版本多条件检索多Rowkey检索）
首先是HBase协处理器的一些理解上的问题。 之前写的博文HBase Coprocessor是按照别人的代码做的一个测试小实验，虽然成功了，但是没有完全理解，所以当自己真的要用协处理器的时候重新理解了一下。 其实，协处理器实现二级索引的本质是自动维护两张表格。比如我需要的主表如下 需要对列族 Coid的 LatLonCode变量做一个二级索引，其实就是维护另一张表，我把它称为协处理表，这个表的R
HBASE Rowkey filter
HBASE通过Rowkey可以直接定位行，速度很快，在filter中，有2个API可以过滤主键： 1. RowFilter 行过滤器， 依靠行键来过滤 Scan scan = new Scan(); Filter rowfilter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator(
Flume RegexHbaseEventSerializer自定义rowKey
上篇Flume谈到setwritewal出错的问题，通过注释了3行代码。但是由于rowkey默认是自动产生的，产生的规则通过源代码可以看出，规则是： String rowKey = String.format("%s-%s-%s", cal.getTimeInMillis(), randomKey, nonce.getAndIncrement()); 如果要自定义rowkey，修改源代码是唯一
HBase 中RowKey的设计原则
1、应当尽量将需要查询的信息存储在行健中，并且越靠左的字段其选择性越高（与MySQL中的建立的多列索引，支持左前缀索引，因此越靠左的字段选择性越高） 2、为了让所有字段都有意义，并且在特定的位置表示特定的字段，建议将每个字段设置为定长（不够的补0），这种定长的好处在范围查询中能够体现出来。 3、根据左前缀进行组合字段必须都有意义 比如： 当我们设计的RowKey类型为： <userI>-
HBase中rowkey及建表方式设计
rowkey及建表方式设计(旧) 场景单次查询条件查询 方式rowkey设计建表存在的问题指标墙时间、地域、指标都固定get指标 + 时间 + 子region三种场景一个表第一种场景没问题指标分析地域、指标固定、时间范围查询scan+过滤器scan后有大量的数据需要过滤(多达数十万以上的数据)，直接影响查询效率报表时间、指标固定、指定父地域查询父子地域的指标scan+过滤器 rowkey
HBase Rowkey的设计
目录 HBase Rowkey的设计 1、Rowkey为什么这么重要？ 2、解决热点问题方法 1、预分区 2、Rowkey设计技巧 3、Rowkey设计案例 1、交易类表 Rowkey 设计 2、金融风控 Rowkey 设计 3、车联网 Rowkey 设计 参考 HBase Rowkey的设计 1、Rowkey为什么这么重要？ 首先，先介绍一下什么是Rowkey。
彻底搞懂 HBase Rowkey 设计和实现方式
一、前言 HBase 由于它存储和读写的高性能，在 OLAP 即时分析中发挥着重要的作用。而 RowKey 作为 HBase 的核心知识点，其设计势必会影响到数据在 HBase 中的分布，还会影响我们查询效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。 言归正传，对于关系型数据库，数据定位可以理解为“二维坐标”；但在 HBase 中，定位一条数据(即一个 Cell
Hbase的Rowkey设计
Hbase的Rowkey设计 rowkey设计 # 1）长度原则# 最大64KB，推荐长度10~100 byte# 最好设为8的倍数，能短则短，rowkey如果太长会影响性能。# 2）唯一原则：rowkey应该具备唯一性# 3）散列原则# 3-1)盐值散列，不能使用时间戳直接作为rowkey# 在rowkey加随机数# 3-2)
Rowkey（行键）设计
本节介绍了 HBase 中的行键（Rowkey）设计。 Hotspotting HBase 中的行按行键按顺序排序。这种设计优化了扫描（scan），允许您将相关的行或彼此靠近的行一起读取。但是，设计不佳的行键是 hotspotting 的常见来源。当大量客户端通信针对群集中的一个节点或仅少数几个节点时，会发生 Hotspotting。此通信量可能表示读取、写入或其他操作。通信量压倒负责托管该区