Phoenix使用HBase作为后端存储,对于HBase来说,我们通常使用字典序的RowKey来快速访问数据,除此之外,也可以使用自定义的Filter来搜索数据,但是它是基于全表扫描的。而Phoenix提供的二级索引是可以避开全表扫描,是在HBase中快速查找或批量检索数据的另一个选择。下面的例子使用如下表进行测试:CREATE TABLE HAO1 ( id char(36) not null
华为二级索引(原理): 在HBase中,表格的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。图1显示了HBase表格的Rowkey切分与Region的部署关系图。图1: HBase Rowkey-Region 关系图然而,随着在HBase系统上应用的驱动,人们发现Global-Rowke
为什么需要Secondary Index对于HBase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据,就必须逐行地比较每一列的值,即全表扫瞄。对于较大的表,全表扫瞄的代价是不可接受的。但是,很多情况下,需要从多个角度查询数据。例如,在定位某个人的时候,可以通过姓名、身份证号、学籍号等不同的角度来查询,要想把这么多角度的数据都放到rowkey中
phoenix二级索引 浪尖 浪尖聊大数据 二级索引二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表,然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。1   覆盖索引(Covered Indexes)Phoenix特别强大,因为它提供了
原创 2021-03-17 14:45:28
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本文主要目标是详解phoenix二级索引机制及性能优缺点。
原创 2021-07-27 11:08:31
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一致性的保证Phoenix客户端在成功提交一个操作并且得到成功响应后,就代表你所做的操作已经成功应用到原表和相关的索引表中。换句话说,索引表的维护和处理原表数据是同步的,并且各自是强一致性保证的。但是因为索引表和原表是在不同的表中,根据表的属性和索引的类型,当服务端崩溃导致一次提交失败时,原表和索引表中的数据就会有一些变化。所以在使用二级索引的时候,就要根据需求个用例充分考虑。下面列出了一些不同级
本文主要目标是详解phoenix二级索引机制及性能优缺点。
原创 2021-08-13 14:10:39
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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
转载 2021-07-06 10:08:21
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文章目录全局索引覆盖索引本地索引函数索引(了解) 概念 在Hbase索引(一索引)的基础上再构建索引 功能在Hbase中使用Rowkey作为唯一索引,无法满足大部分的查询走索引,导致性能较差通过构建二级索引,用走两次索引代替全表扫描实现 hoenix底层构建了大量的协处理器,来实现二级索引构建根据数据存储需求,创建原始数据表,将数据写入原始数据表rowkey:id name age根据
这里的索引和mysql的索引指的是一个意思,都是为了查询时提高速度,不同的是没有mysql那么多的种类,且实现原理也不同,mysql是使用树形结构等原理实现索引,且索引种类可以有多种供选择的种类,使用灵活,而phoenix索引默认情况下,默认只有rowkey一个索引,而二级索引说的是以rowkey为中心,使得其他的字段和rowkey发生一种关联,总的来说phoenix二级索引是一种牺牲存储空间
(一)关于二级索引因为Hbase的rowkey是唯一索引,无法满足大部分的需求,不能走rowkey索引,导致性能较差 所以要构建二级索引来代替全表扫描()如何实现二级索引Phoenix底层封装了大量的协处理器来实现二级索引构建 - 1.根据数据存储需求 创建原始表 将数据写入表中 - 2 根据业务需求 构建二级索引 Phoenix自动创建索引 -create index indexName
Phoenix使用HBase作为后端存储,对于HBase来说,我们通常使用字典序的RowKey来快速访问数据,除此之外,也可以使用自定义的Filter来搜索数据,但是它是基于全表扫描的。而Phoenix提供的二级索引是可以避开全表扫描,是在HBase中快速查找或批量检索数据的另一个选择。下面的例子使用如下表进行测试:CREATE TABLE HAO1 ( id char(36) not null
转载 2023-06-30 17:00:27
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1. 为什么需要用二级索引?对于HBase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯
转载 2022-08-20 00:00:22
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HBase Phoenix 二级索引
原创 2022-11-12 06:50:59
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# HBase二级索引Phoenix的实现流程 ## 1. 创建索引表 首先,我们需要创建一个索引表,用于存储二级索引的数据。可以使用HBase Shell或者HBase API来创建表。 ```shell create 'index_table', 'index_column_family' ``` 这里创建了一个名为`index_table`的表,包含一个列族`index_column_f
原创 2023-07-31 17:21:19
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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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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
版本信息:HDP -> 3.0.0Hadoop -> 3.0.1HBase -> 2.0.0Phoenix -> 5.0.0HBASE 是 Google-Bigtable 的开源实现,是一种构建在 HDFS 之上的分布式、面向列的存储系统,HBase 是一种非关系型数据库,也不支持 SQL ,因此我们使用了 PHOENIXPhoenix构建在 HBase 上的一个
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在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
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
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