介绍HBase中等对象(MOB---MediumObject)存储特性引入是源自社区HBASE-11339。
转载 2021-07-13 16:54:44
395阅读
Data Model 在HBase中,数据是存储在有行有列的表格中。这是与关系型数据库重复的术语,并不是有用的类比。相反,HBase可以被认为是一个多维度的映射。 HBase数据模型术语 Table(表格) 一个HBase表格由多行组成。 Row(行) HBase中的行里面包含一个key和一个或者多个包含值的列。行按照行的key字母顺序存储在表格中。因为这个原因,行的key的设计就显得非常重要
介绍HBase MOB特性是在HBASE-11339中引入,这一特性改善了对中等大小值的低延迟读写(基于我们的测试结果理想状态是100K到10M),这使得可以更好的存储文本,图片和一些其他的中等对象[1],HBase MOB特性通过将引用文件和MOB对象的IO路径分离来实现这一改进,对MOB使用不同的压缩策略并因此减少了因为HBase压缩所导致的写放大问题。若一个表的MOB文件存储在MOB
原创 2021-04-01 20:25:54
379阅读
# HBase MOB: 增强HBase的移动对象存储 ## 简介 HBase是一个高可靠性、高可扩展性、面向列的分布式数据库,基于Hadoop的HDFS存储。它被广泛用于存储大规模结构化数据。然而,HBase在处理大对象(LOB)或大量小对象(SOB)时存在一些性能问题。为了解决这些问题,HBase引入了MOB(移动对象存储)功能。 MOBHBase中是一种特殊类型的列族,用于存储大对象
原创 2023-08-14 11:28:16
169阅读
HBase应用场景非常广泛;社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看;张少华同学本篇主要讲HBaseMOB压缩分区策略介绍,非常赞!大力推荐!社区系列文章:新数仓系列:HBase关键能力和特性梳理HBase和Cassandra的浅谈新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1)HBase设计之rowkey设计介绍HBase中等对象(MOB---MediumObject)存储特性引入是源自社区HBAS
原创 2021-03-15 22:43:10
228阅读
HBase应用场景非常广泛;社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看;张少华同学本篇主要讲HBaseMOB压缩分区策略介绍,非常赞!大力推荐!
# HBase MOB 压缩格式实现流程说明 ## 1. 概述 在HBase中,MOB(Medium Object)是一种特殊的数据类型,用于存储较大的二进制数据,比如图片、音频、视频等。为了节省存储空间,我们可以对MOB数据进行压缩。本文将介绍如何在HBase中实现MOB压缩格式。 ## 2. 实现步骤 下面是实现HBase MOB压缩格式的主要步骤,可以用表格展示如下: | 步骤 | 描
原创 2023-10-15 04:33:43
74阅读
# HBase Compact MOB 压缩实现指南 ## 概述 在本文中,我将向你介绍如何实现HBase Compact MOB压缩。首先,我们将了解整个流程,并使用表格展示每个步骤。然后,我将逐步指导你完成每个步骤,并提供相应的代码示例和注释。 ## 流程概览 下表展示了实现HBase Compact MOB压缩的步骤和对应的代码示例。 | 步骤 | 操作 | 代码示例 | | ----
原创 2023-10-15 10:58:51
61阅读
Apache HBase 中等对象存储(Medium Object Storage, 下面简称 MOB)的特性是由 HBASE-11339 引入的。该功能可以提高 HBase 对中等尺寸文件的低延迟读写访问(理想情况下,文件大小为 100K 到 10MB),这个功能使得 HBase 非常适合存储文档,图片和其他中等尺寸的对象。Apache HBase MOB 功能的实现是通过分离文件引用和 MOB
原创 2021-04-06 10:04:12
982阅读
前言你可曾遇到这种需求,只有几百qps的冷数据缓存,却因为存储水位要浪费几十台服务器?你可曾遇到这种需求,几百G的表,必须纯cache命中,性能才能满足业务需求?你可曾遇到,几十M的小表,由于qps过高,必须不停的split,balance,利用多台服务器来抗热点? 面对繁杂的场景,Ali-HBase团队一直致力于为业务提供更多的选择和更低的成本。本文主要介绍hbase目前两种提高压缩率的主要方
转载 2023-08-09 18:28:33
80阅读
HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。产生背景要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。但是 Hadoop 的缺陷在于它只
一:海量数据存储问题在大数据存储领域,海量的数据需要存储,而单机存储能力又极为有限,不可能单机能够存储的下,怎么破?目前的框架无一例外地使用了“分而治之”思想,只是具体怎么分的区别而已。1、hdfs将一个很大的文件分为一个个split(128M)分片存储到不同的datanode上,通过nameNode来记录存储位置。2、kafka将一个主题(topic)分为多个partition,均匀存储到不
Hadoop 2.7.4 + HBase 1.2.6 + ZooKeeper 3.4.10 配置本文为上述配置的一部分,为方便阅读,故设为独立页面 下载hbase: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/stable/hbase-1.2.6-bin.tar.gz 解压到目录/home/mytestzk/hbase-1
转载 2023-05-18 22:43:44
179阅读
# HBase设置is_mob的Java API ## 介绍 Apache HBase是一种分布式、可扩展、高性能的NoSQL数据库,基于Hadoop的HDFS存储系统。HBase提供了Java API来操作和管理HBase数据库。本文将介绍如何使用Java API来设置HBase表中的is_mob属性。 ## HBase表 在HBase中,数据存储在表中,表由行(Row)和列族(Colu
原创 2023-09-07 10:36:08
92阅读
75.存储中型对象(MOB)数据有多种大小,并且将所有数据(包括图像和文档等二进制数据)保存在HBase中是理想的。从技术上讲,HBase可以处理单元大小大于100 KB的二进制对象,但HBase的常规读写路径已针对小于100KB的值进行了优化。当HBase处理超过此阈值的大量对象(此处称为中型对象或MOB)时,由于拆分和压缩导致的写入放大会降低性能。使用MOB时,理想情况下,您的对象应介于100
转载 2023-07-12 19:45:14
378阅读
HBaseMOB(MediumObject)使用入门指南过往记忆大数据过往记忆大数据本文将详细地介绍HBaseMOB的使用,本指南适合入门的开发者。将不同大小的文件(比如图片、文档等)存储到HBase非常的简单方便。从技术上来说,HBase可以直接在一个单元格(Cell)存储大小到10MB的二进制对象。然而,HBase正常的读写路径仅仅对小于100KB的值进行了优化;当HBase处理大量大小到10
原创 2021-04-01 20:04:13
648阅读
本文将详细地介绍 HBase MOB 的使用,本指南适合入门的开发者。将不同大小的文件(比如图片、文档等)存储到 HBase 非常的简单方便。从技术上来说,HBase 可以直接在一个单元格(Cell)存储大小到10MB的二进制对象。然而,HBase 正常的读写路径仅仅对小于 100KB 的值进行了优化;当 HBase 处理大量大小到 10MB 的二进制对象时,由于分割(splits)和压缩(com
原创 2021-04-06 09:53:50
756阅读
   HBase可以很方便的将图片、文本等文件以二进制的方式进行存储。虽然HBase一般可以处理从1字节到10MB大小的二进制对象,但是HBase通常对于读写路径的优化主要是针对小于100KB的值。当HBase处理数据为100KB~10MB时,由于分裂(split)和压缩(compaction)会引起写的放大,从而会降低HBase性能。所以在HBase2.0+引入了MOB特性,这样保持了HBase
原创 2021-03-30 15:16:49
1261阅读
HBase基于Google的BigTable构建,是一种column-orientednosql数据库1.模型视图1.1概念视图从概念模型上看,HBase的存储逻辑同关系数据库类似,是基于Table的存储,存储视图如图所示:图中列出了表格的一条记录,com.cnn.www是该记录的主键,contents:、anchor:cnnsi.com和anchor:my.look.ca是表格的column与关
Hbase总结(一)-hbase命令 下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令,我列出了几个常用的HBase Shell命令,如下: 名称命令表达式创建表create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N'添加记录      put '表名称', '行名称', '列名称:', '值'查看记录get '
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5