HBase的应用关键点

表创建

HBase的表创建可以通过hbase shellJava API。另外如果需要对列簇进行修改的时候,需要先去disable表。
通过Java API修改列簇例如

Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Admin admin = new Admin(conf);
TableName table = TableName.valueOf("myTable");

admin.disableTable(table);

HColumnDescriptor cf1 = ...;
admin.addColumn(table, cf1);      // adding new ColumnFamily
HColumnDescriptor cf2 = ...;
admin.modifyColumn(table, cf2);    // modifying existing ColumnFamily

admin.enableTable(table);

表设计关键点

因为数据集千差万别,有很多不同的期望,所以根据官网的这些经验只是作为一个参考。

  • 每个region的size保持在10--50G
  • 每个cell最好不要超过10MB,如果使用HBaseMob,不要超过50MB。否则,直接存储数据到HDFS上,然后存储一个指标索引到HBase中。
  • 一个典型的表设计在1--3个列簇。
  • 一张表中region数量最好在50--100个,一个region上存储的是列簇数据的连续段。
  • 保证列簇的名字尽可能的短,列簇名在每个value中都有存储,不要认为它类似于RDBMS表中的列名一样,具备解释说明的含义。
  • 如果说rowkey的设计是基于时间线或者日志信息来设计的,对表操作的读写,基本会落在新region上,较旧的数据不会进行太多读写操作,这时候可以允许多region的存储。
  • 如果只有一个列簇有比较大规模的写入请求,且只有写入请求占用内存,这时候可以调配内存资源在写入模式上。

RegionServer的设计关键点

Personally I would place the maximum disk space per machine that can be served exclusively with HBase around 6T, unless you have a very read-heavy workload. In that case the Java heap should be 32GB (20G regions, 128M memstores, the rest defaults).
— Lars Hofhansl

从这段指导原则来看,我们在搭建HBase集群的时候,尽可能的使用大机器来做regionserver。对于写操作而言,每个region 20G大小,可以设置128M的memstores。

列簇的设计

对于列簇而言,设计原则是尽可能的少,如果是有两个列簇,尽可能的保证数量size一致。因为如果一个列簇A行有100万,列簇B行有10亿。这时候因为列簇A分配在多个region上,会导致其scan的效率过低。

rowkey的设计

rowkey的设计关键点就是防止热点数据的产生,也就防止把数据都集中在少数的region上,导致读写效率的问题。要设计一个好的rowkey,就需要给rowkey进行Salting,通用的方式就是使用散列算法添加前缀。例如:

a-foo0003
b-foo0001
c-foo0003
c-foo0004
d-foo0002

关于rowkey的设计还有很多需要注意的地方,在此不做展开讨论。

版本的设计

不建议将最大版本数设置为过高的水平(例如,数百个或更多),除非非常需要那些旧值,因为这会大大增加StoreFile的大小。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,657评论 6 505
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,889评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,057评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,509评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,562评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,443评论 1 302
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,251评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,129评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,561评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,779评论 3 335
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,902评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,621评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,220评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,838评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,971评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,025评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,843评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容