hbase表设计规则,hbase数据表

HBase中rowkey设计有哪些注意点

1、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

2、主键设计成：现有的主键+频度+列，即h+1+hi，但是最好将每个都格式化成定长的字符串，当你需要取前5个记录时使用过滤器取出前5条记录即可。

3、设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

4、行键（RowKey）的设计 首先应该避免使用时序或单调（递减/递增）行键。

什么是hbase中的散列和预分区

所以，HBase 提供了预分区功能，让用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。

首先我们应该考虑的是rowkey的设置，第一：散列或者反转，保证数据会随机分布到不同的region当中。

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键） + 年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

hbase中的数据以什么形式存储

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

修改Linux最大文件句柄数 因为hbase是以文件的形式存储数据，最大文件句柄数影响着hbase的并发量。

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。

这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。此外，由于只有实际存在的列才会被存储和索引，因此可以有效地压缩和存储数据。

关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。

传统的关系型数据库索引机制通常使用B树等数据结构来实现，这种索引机制的优点是查询效率较高，缺点是索引数据量大时，维护索引的开销也会随之增加。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键） + 年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

HBase调优:预分区与行键设计

1、像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键） + 年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

2、像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash（主键）+年月日时（2019062315）这里只取hash（主键）的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

3、已经有自动分区了，为什么还需要预分区？ HBase 在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，当一个 Region 达到拆分条件时（shouldSplit 为 true），HBase 中该 Region 将会进行 split，分裂为2个 Region，以此类推。

4、目前我们已经确定了hbase存储，并且采用预分区的方式并且采用rowkey进行过滤查询，那么现在考虑rowkey的设计。

标签：数据表hbase规则设计