首页>>数据库>>nosql->hbase查看表占用空间,hbase表占用空间大小

hbase查看表占用空间,hbase表占用空间大小

时间:2024-01-15 本站 点击:0

Hbase读写原理

HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统,其读写操作是基于其底层的HDFS(Hadoop Distributed File System)进行的,同时利用MapReduce进行数据处理。

HDFS不太适合做大量的随机读应用,但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解:数据库一般都会有一层缓存,任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver,regionserver对请求进行处理,并将数据最终写入hfile中,进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能,所以hfile里面的rowkey是有序的。

无Master过程中,数据读取仍照常进行。但是,无master过程中,region切分、负载均衡等无法进行。

和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

HBASE之创建表、插入值、表结构查看

对表的创建、删除、显示以及修改等,可以用HBaseAdmin,一旦创建了表,那么可以通过HTable的实例来访问表,每次可以往表里增加数据。

与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。

创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表,需要指定表的名称和列族。例如,创建一个名为student的表,包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据,需要指定行键、列族、列和值。

Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

访问hbase表中的行,有哪些方式

1、访问HBASE table中的行,只有三种方式:通过单个RowKey访问、通过RowKey 的range(正则)、全表扫描。RowKey 行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为10-100bytes),在 HBASE 内部,RowKey 保存为字节数组。

2、get命令和HTable类的get()方法用于从HBase表中读取数据。使用 get 命令,可以同时获取一行数据。它的语法如下:get ’table name’,’row1’下面的例子说明如何使用get命令。扫描emp表的第一行。

3、有时候我们需要统计HBase表的行数,一般要么是写MR程序,要么是写SQL。

4、访问HBase中的数据有三种方式:通过单一行键访问,通过一组行键访问,或者通过行和列交汇形成的单元格访问。每个单元格都保存着一个数据的多个版本,版本通过时间戳来区别。数据都以二进制形式存储,没有数据类型的区别。

5、常用的API操作有: 对表的创建、删除、显示以及修改等,可以用HBaseAdmin,一旦创建了表,那么可以通过HTable的实例来访问表,每次可以往表里增加数据。

如何清空hbase中meta中无效的数据

修复思路同0之前一样,通过读取HDFS上Region目录下的.regioninfo文件得到Region信息,同时读取hbase:meta表中的Region信息,得到两者的差集,就是需要修复的Region信息。然后将需要修复的Region信息写入到hbase:meta中。

在大多数对延迟敏感的业务场景下(比如HBase),建议使用如下JVM参数,-XX:+UseParNewGC和XX:+UseConcMarkSweepGC,其中前者表示对新生代执行并行的垃圾回收机制,而后者表示对老生代执行并行标记-清除垃圾回收机制。

(1)元数据存储 Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,有三种模式可以连接到数据库:Single User Mode:此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby,一般用于 Unit Test。

RowKey 行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为10-100bytes),在 HBASE 内部,RowKey 保存为字节数组。存储时,数据按照RowKey 的字典序(byte order)排序存储。

怎样将关系型数据表转换至hbase数据表

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用!但是可以作为简单数据迁移的选择,直接写个代码批量处理,开发简单、方便、可控强。

在行键选择那里,通过用“”,将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键,那么--hbase-row-key a,b就可以了。

Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key,作为hbase表的rowkey。

Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader,我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

方法1:最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中,然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强,只要写好接口就可以用,但是效率并不高。

关于hbase查看表占用空间和hbase表占用空间大小的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:/nosql/117664.html