HBase集群配置Snappy压缩算法1、其中 row1 为行键(即Row Key); column family:column name 为列族名和列名; value 为插入列的值 。
2、HBase目前提供了三种常用的压缩方式: GZip、LZO、Snappy。Snappy的压缩率最低,但是编解码速率最高,对CPU的消耗也最小,所以目前一般建议使用Snappy 。
3、反观 LZ4 算法 , 它在吞吐量方面则是毫无疑问的执牛耳者 。GZIP、Snappy、LZ4 甚至是 zstd 的表现各有千秋 。
4、安装Snappy下载snappywgetmon编译完成了后,cdhadoop-0-src/hadoop-dist/target/hadoop-0file一下native下面的so文件将native/*再cp到$hadoop_home/bin的各个datanode的native/*和native/Linux-amd64-64下 。
5、步骤4:修改虚拟机的配置文件,修改虚拟机的设备名称,名称需要与之前两个配置文件的映射名称一致 。步骤5:实现查询、新建、删除等 。
HBase存储架构1、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型,即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表,每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
【hbase推荐配置,hbase入门】2、/hbase/.archiveHBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后,会将 HFile 移到.archive 目录中,然后将之前的 hfile 删除掉 , 该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理 。
3、hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象 。
必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上 , 避免数据热点现象 。
我这里只分了三个region,用hbase shell命令创建表,设置预分区数量为3 下图中,可以看到 , 预分区以后,数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上,避免了热点问题 。
idea中配置环境Spark3.0操作Hbase1.3.61、首先是pom.xml , 注释了一些东西,比如 不用 添加hbase-client和hbase-server,java中写MapReduce操作hbase需要这两个 , scala写spark操作hbase不需要这两个,程序跑不起来,sc无法创建 。
2、intellijidea配置环境教程检查您系统中是否已经有JDK安装 。打开命令行窗口(CMD),输入java-version检查是否成功 。如果提示未找到java命令,则可能没有安装JDK 。
3、操作步骤如下:搭建虚拟机环境并启动Spark:需要安装好虚拟机软件,启动Spark集群,在终端中输入一些命令启动 。导出打包好的项目:在Idea中项目导出为一个打包好的jar文件,以便在Spark平台上进行运行 。
4、ImmutableBytesWritable.class , Result.class);在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据(全表读),读取5亿左右数据,要20M ,而同样的数据保存在Hive中,读取却只需要1M以内,性能差别非常大 。转载,仅供参考 。
5、目前第二种方式更流行,特别是使用springboot框架开发时,倾向于这种配置方式 。这样的话,在IDEA里面配置tomcat就非常容易了,只需要在pom文件中加上tomcat包的依赖即可,然后tomcat的配置都可以在springboot的配置文件里面完成 。
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