Phoenix 在 HBase 生态系统中占据了非常重要的地位,本文主要包括以下几方面内容:Phoenix 介绍CDH HBase 集成 Phoenix使用 Phoenix 创建 HBase 二级索引Phoenix 索引类型介绍Phoenix 介绍Phoenix 是构建在 HBase 之上的高效的 SQL 引擎,同时具备 OLTP 和 OLAP 能力,作为 HBase 生态系统中非常重要的组件,重
 hyper_table之前HBase SQL BulkLoad环节创建的,我们将数据通过BulkLoad方式导入预先分好Region的hyper_table表中。这里大家只要清楚此表结构即可,结构如下: hyper_table表结构 字段rowkeynumcountryrd类型stringintintstring 创建二级索引(全局索引)我们有两种方式创建索引,一种是利用SQ
01 HBase简介HBase是一个构建在HDFS之上,用于海量数据存储分布式列存储系统。参见下图,由于在HBase中:表的每行都是按照RowKey的字典序排序存储表的数据是按照RowKey区间进行分割存储成多个region所以HBase主要适用下面这两种常见场景:适用于基于rowkey的单行数据快速随机读写适合基于rowkey前缀的范围扫描02 为什么需要HBse二级索引HBase里面只有row
转载 2023-07-12 17:36:36
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最近面试,涉及到了HBase的多条件组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase二级索引来解决这个问题。查询需求多个查询条件构成了多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合条件的数据。
一、Apache Phoenix是什么 首先Phoenix是HBase之上的SQL工具,至于HBase是什么,我就不介绍了,你若不懂,就不需要往下继续看了。Phoenix旨在通过标准的SQL语法来简化HBase的使用,并可以使用标准的JDBC连接HBase,而不是通过HBase的Java客户端APIs。它可以让你执行所有的CRUD和DDL操作,比如创建一张表,插入数据以及查询数据。SQL和JDBC
HBase一个令人惋惜的地方,就是不支持二级索引。因此,社区有了很多补充方案来填补HBase二级索引能力的缺陷。今天,我们就来看看有哪些二级索引方案,通过对比各个方案的优缺点,并结合我们的具体场景做出二级索引方案选型。1.为什么需要二级索引HBase系统单纯从解决大数据实时读写问题角度出发,重点关注于分布式存储的扩展性、容错性、读写性能等方面,为此也牺牲了很多传统关系型数据库的功能,比如事务,S
文章目录二级索引配置文件全局索引(global index)包含索引(covered index)本地索引(local index) 二级索引配置文件添加如下配置到 HBase 的 HRegionserver 节点的 hbase-site.xml。<!-- phoenix regionserver 配置参数--> <property> <name>hbas
转载 2023-07-20 23:13:04
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一、协处理器—Coprocessor   (概念拷贝)     1、 起源 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执 行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job
Hbase 二级索引方案概述在 Hbase 中,表的 RowKey 按照字典排序, Region 按照 RowKey 设置 split point 进行 shard,通过这种方式实现的全局、分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码。然而单一的通过 RowKey 检索数据的方式,不再满足更多的需求,查询成为 Hbase 的瓶颈,人们更加希望像 Sql 一样快速检索数据,可是,Hbase 之前定位的是大
转载 2023-12-05 10:31:47
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为什么HBase要建立二级索引HBase中检索数据通常有以下三种方式:通过get, 指定RowKey获取唯一一条记录通过scan, 设置start和stop进行范围匹配全表扫描所以我们发现, 想要精确且快速的定位在HBase表中某一条记录, 唯一的办法也就是通过RowKey进行查询。 然而在多数情况, 需要从多个条件查询数据, 再依靠单一的Rowkey查询已经不满足需求。方案Hbase —–&g
转载 2024-04-15 12:25:17
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二级索引这个特性应该是大部分用户引入Phoenix主要考虑的因素之一。HBase因其历史原因只支持rowkey索引,当使用rowkey来查询数据时可以很快定位到数据位置。现实中,业务查询需求条件往往比较复杂,带有多个查询字段组合,如果用HBase查的话,只能全表扫描进行过滤,效率很低。而Phoenix支持除rowkey外的其它字段的索引创建,即二级索引,查询效率可大幅提升。
使用的软件版本,注意软件版本很重要,很重要apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz hadoop-2.9.2.tar.gz hbase-2.0.5-bin.tar.gzHbase中通过非rowkey查询数据查询速度会很慢为什么需要二级索引Hbase中要想精确查询一条数据所以必须使用rowkey,如果不通过rowkey查询数据,就必须逐行逐列的比较(即全表
转载 2023-07-12 17:36:16
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hbase的sql组件之phoenixhbase是一个列式nosql分布式存储引擎,在javaapi中对hbase的操作都是基于对象的形式,也可以写mapreduce程序读取hbase上的数据和把数据写入数据, phoenix组件给hbase添加了一个功能就是用sql来操作,这个组件可以在hbase上执行ddl和dml语句。 最重要的是支持二级索引,因为在hbase中只支持rowkey索引不支持其
二级索引索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以HBase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondaryindex,ITHbase,Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。理论目标在HBase中实现
转载 2023-12-05 11:31:57
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HBase 的表数据按 RowKey 进行字典排序, RowKey 实际上是数据表的一索引(Primary Index),由于 HBase 本身没有二级索引(Secondary Index)机制,基于索引检索数据只能单纯地依靠 RowKey,为了能支持多条件查询,开发者需要将所有可能作为查询条件的字段一一拼接到 RowKey 中,这是 HBase 开发中极为常见的做法,但是无论怎样设计,单一 R
# HBase二级索引实现流程 ## 1. 概述 HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库,但是它并不支持传统关系型数据库中的二级索引。为了解决这个问题,我们可以使用HBase的HFile和Coprocessor技术来实现二级索引功能。 ## 2. HBase二级索引实现步骤 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. 创建主表 | 创建一个用于存储
原创 2023-10-23 17:10:37
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二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系 HBASE是在hadoop之上构建非关系型,面向列存储的开源分布式结构化数据存储系统。      Hbase的局限性:  HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的查询困难。 所以我们引进一个二级索引的概念常见的二级索引HBase的一
HBASE基于coprocessor实现二级索引场景如下:存储UC_TWEETS表,ROWKEY设计:folderId_dayId_siteId_docId,导出有如下需求:根据campaignId导出,所以需要存储campaignId的索引表实现步骤如下:一, 代码实现如下:public class HbaseCoprocessor extends BaseRegionObserver { @
原创 2016-05-10 17:32:48
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  关于使用hbase进行多维度条件实时查询的方案调研。  1.MapReduce方案  优点:并发批量构建Index  缺点:不能实时构建Index  2.ITHBASE方案  缺点:需要重构hbase,几年没有更新。  3.IHBASE方案  缺点:需要重构hbase。  4.Coprocessor方案  华为的HBase二级索引采用此方案(hindex代码开源)。  1)、索引和数据分别放在
Phoenix 在 HBase 生态系统中占据了非常重要的地位,本文主要包括以下几方面内容:Phoenix 介绍CDH HBase 集成 Phoenix使用 Phoenix 创建 HBase 二级索引Phoenix 索引类型介绍Phoenix 介绍Phoenix 是构建在 HBase 之上的高效的 SQL 引擎,同时具备 OLTP 和 OLAP 能力,作为 HBase 生态系统中非常重要
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