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HBase学习—高表与宽表的选择

utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。因为高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。HBase按行来分片。 元数据开销：高表元数据开销更大。...过大的元数据开销，可能引起HBase集群的不稳定、master更大的负担（这方面后续再好好总结）。 事务能力：宽表事务性更好。...设计表时，可以不绝对追求高表、宽表，而是在两者之间做好**平衡**。

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再谈|Rowkey设计_HBase表设计

HBase的rowkey设计可以说是使用HBase最为重要的事情，直接影响到HBase的性能，常见的RowKey的设计问题及对应访问为： Hotspotting 的行由行键按字典顺序排序，这样的设计优化了扫描...设计使集群能被充分均匀地使用的数据访问模式是至关重要的。...因此，尽管有着连续的数据输入流，Put操作依旧能被分散在表中的各个region中 简化行和列 在HBase中，值是作为一个单元(Cell)保存在系统的中的，要定位一个单元，需要行，列名和时间戳。...., Get vs. Scan)。短键对访问数据无用，并不比长键对get/scan更好。设计行键需要权衡 字节模式 long类型有8字节。...表内[key]的最近的值可以用[key]进行Scan，找到并获取第一个记录。由于HBase行键是排序的，该键排在任何比它老的行键的前面，所以是第一个。

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    HBase的表结构你设计得不对！

    正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。...具有数据的该设计表将如图2所示。 ? 图1：HBase表用于保留特定用户正在关注的用户列表 ? 图2：包含设计样本数据的表格（图1设计） 这个设计适用于读取模式的的第1条。...我首先介绍了数据模型（这部分没有翻译，可以参看HBase官方文档），然后讨论了设计HBase表时要考虑的一些因素。在HBase表设计中还有更多可供探索和学习的东西，这些东西可以建立在这些基础之上。...本文的主要内容是： row key是HBase表设计中最重要的一个方面，它决定了应用程序与HBase表的交互方式，还会影响您从HBase中提取数据的性能。...高表（tall table），可以让操作更快更简单，但你要权衡原子性。宽表（wide table），每行有很多列，允许行级原子性。 思考如何在单个API调用中完成访问模式，而不是通过多个API调用。

    1.8K10

    【Flink实时数仓】需求二：用户事件信息宽表的构建 Kafka Hbase Flink

    这个需求的宽表是在干啥？ 需求架构图： 实时中的宽表其实是在退维，退维是数据处理中的一种操作，它是将细粒度的数据合并、归并为粗粒度数据的过程。...页面信息维表 我们还需要关联另外三张维表，页面信息维表、用户信息维和地理信息维，将kafka接收到的事件消息和这两个维度进行关联，然后构建宽表，这个宽表有三表中所有信息。...证明可以读取到Hbase中的数据，以供下一步做宽表连接用户信息时备用。如果没有数据，则需要按照本项目需求一的内容排查。 5....宽表的整合 完整版的该需求代码如下： 体现了上文三个表的查询和关联，包括页面信息表，用户信息表，地理信息表。对于地理的解析需要用到自定义函数，在spark数仓项目中已经给出过。...维表的关联，再从kafka消费者中出来，作为dwd层宽表明细。

    48710

    Hbase篇--HBase中一对多和多对多的表设计

    一.前述 今天分享一篇关于HBase的一对多和多对多的案例的分析。...PS：说明，两张表User表和Role表， User表中定义两个列族，第一个列族是名字，第二个列族中  多个列定义为具体的角色，列的内容定义为具体的值，即优先级（这里利用了列也能存信息，所以把角色Id定义为具体的列...PS：解释 一个表 rowkey中0代表顶级部门  1代表非顶级部门  因为顶级部门不是经常查  列族的列是具体的子部门列表。值是具体的名称。...发布微博 查看某个用户所有的微博  排序：时间降序排序 查看首页  时间降序排序 001小明       关注  韩梅梅、李雷 002李雷       关注  韩梅梅 003韩梅梅 关注粉丝表...rowkey           cf wid            cf:content=微博内容; wid设计： pid_(Max-timestamp) 收取微博表 rowkey    cf

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    宽表技术全面指南：从设计原理到企业级实践

    与传统的规范化数据库设计不同，宽表故意引入数据冗余，以换取查询性能的显著提升和数据访问的简化。 宽表的核心特征 1. 列数众多 宽表通常包含几十到几千个列，涵盖了业务分析所需的各种维度和指标。...宽表与传统数据库设计的对比 特征 传统规范化设计 宽表设计 数据冗余 最小化冗余 有意引入冗余 查询复杂度 需要多表JOIN 单表查询为主 查询性能 JOIN操作影响性能 高性能查询 存储空间 空间效率高...数据科学探索 数据挖掘 统计分析 趋势预测 关联分析 宽表设计原理与架构模式 设计原理 宽表设计遵循以下核心原理： 1....查询驱动设计（Query-Driven Design） 宽表的结构设计完全基于预期的查询模式，而不是基于数据的逻辑关系。...分层架构模式 将宽表按照业务层次进行分层设计，形成清晰的数据架构。

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    Hbase入门篇03---Java API使用，HBase高可用配置和架构设计

    Hbase入门篇03---Java API使用，HBase高可用配置和架构设计 需求 某某自来水公司，需要存储大量的缴费明细数据。以下截取了缴费明细的一部分内容。...高可用 考虑关于HBase集群的一个问题，在当前的HBase集群中，只有一个Master，一旦Master出现故障，将会导致HBase不再可用。...所以，在实际的生产环境中，是非常有必要搭建一个高可用的HBase集群的。 HBase高可用简介 HBase的高可用配置其实就是HMaster的高可用。...要搭建HBase的高可用，只需要再选择一个节点作为HMaster，在HBase的conf目录下创建文件backup-masters，然后再backup-masters添加备份Master的记录。...搭建HBase高可用 在hbase的conf文件夹中创建 backup-masters 文件 cd /export/server/hbase-2.1.0/conf touch backup-masters

    1.2K110

    FPGA设计中大位宽、高时钟频率时序问题调试经验总结

    随着FPGA对时序和性能的要求越来越高，高频率、大位宽的设计越来越多。在调试这些FPGA样机时，需要从写代码时就要小心谨慎，否则写出来的代码可能无法满足时序要求。...大位宽RAM数据总线约束 问题六：高速设计中，RAM的输出或寄存器的位宽太宽时（64bit以上），可能会出现在某个时钟的上升沿时，寄存器的某些bit由于布线导致路径时延不一致，不能与其他bit的数据在同一个时钟上升沿到达...但如果从RAM里面输出的大位宽的数据总线经过打拍后仍然不稳定又该怎么办呢？笔者在实际调试过程中发现，采用对使用大位宽总线RAM的时钟信号进行约束的方法非常有效。...具体实现跟FPGA外围管脚时钟信号约束的方法一样，比如下图中在vivado工具中可以对设计中内部某个用到大位宽的RAM的时钟进行创建即可。 ?...总结：大位宽的数据总线需要保持数据传输过程中时延的一致性，尽可能的多采用时序逻辑，同时对于大位宽RAM的时钟要进行约束。

    6.5K42

    数据语义层 vs 宽表模式：哪种架构更适合 AI 时代的数据分析？

    在 AI 驱动的数据分析时代，传统宽表模式因敏捷性不足、数据冗余和难以支持即席查询而力不从心。...AI 时代下，传统宽表模式为何力不从心？数据分析正从“预制品加工”转向“自助式厨房”。...过去支撑报表的宽表模式，在 AI 驱动、即席查询的需求下暴露三大瓶颈：敏捷性坍塌：业务变更需回溯修改 ETL、重跑宽表，响应周期长达数周。...数据一致性失控：多张口径各异的宽表导致“指标打架”，AI 模型基于此将产生不可靠洞察。无法支持即席查询：宽表只能回答预设问题，无法响应跨域、临时的分析需求。...数据团队告知需新建宽表，排期至下周三。决策时机已然错过。这种“响应迟滞”在 AI 时代是致命的。什么是 NoETL 数据语义层（Semantic Layer）？

    9710

    Java高并发系统设计-MySQL分库分表

    无法备份，与上面类似，备份会自动先 lock 数据库的所有表，然后导出数据，量大了就没法执行了 影响性能与稳定性，系统越来越慢，随时可能会出现主库延迟高，主从延迟很高，且不可控，对业务系统有极大的破坏性影响...从读写分离到数据库拆分 主从结构解决了高可用，读扩展，但单机容量不变，单机写性能无法解决。 提升容量 =》分库分表，分布式，多个数据库，作为数据分片的集群提供服务。 降低单个节点的写压力。...因为数据库有缓存，访问频率高的行字段越少，可在缓存里缓存更多行，性能就越好。这个一般在表这个层面做的较多。...这些数据库中的表结构完全相同 2.3 表结构设计案例 垂直切分 大字段 单独将大字段建在另外的表中，提高基础表的访问性能，原则上在性能关键的应用中应当避免数据库的大字段 按用途 例如企业物料属性...优点 高可用、ID较简洁。 缺点 需要单独的数据库集群。 5.1.3 Redis缓存 避免了MySQL性能低的问题。

    3.6K31

    Hive表结构设计艺术：内部表 vs 外部表的深度解析与应用指南

    而表作为Hive中最核心的数据组织单元，其结构设计直接决定了数据处理的效率、系统的可维护性以及数据生命周期的可控性。理解Hive表的基础概念和设计原则，是优化整个数据流水线的第一步。...其次，表设计直接影响数据的组织方式和可管理性。在大规模数据环境中，数据的增长往往快速且无序，缺乏良好设计的表结构可能导致数据冗余、一致性问题或难以维护。...这种区别使得表设计不仅仅是技术选择，更关系到数据所有权、安全性和运维流程。 此外，表设计与Hive的架构特性紧密相关。...核心对比：内部表 vs 外部表的区别剖析 在Hive的数据表设计中，内部表（Managed Table）和外部表（External Table）的选择直接关系到数据存储、管理效率以及系统集成的灵活性。...例如，高频分析业务可能要求数据保留较短时间并通过内部表快速迭代，而合规性要求高的场景（如金融、医疗）则需要通过外部表实现长期保留和审计追踪。

    20610

    HBase + Kafka：构建高可靠实时数据管道的架构设计与实践

    其设计哲学围绕高吞吐、低延迟和可靠性展开，通过独特的Topic-Partition模型和Producer-Consumer机制，为HBase等数据存储系统提供了高效的数据流转通道。...HBase则提供海量数据的持久化存储和实时查询能力。这种架构特别适合需要同时满足高吞吐写入和低延迟查询的场景，如实时监控、用户行为分析和物联网数据处理。 数据管道中的消息格式设计至关重要。...HBase + Kafka实时数据管道架构设计 架构设计概述 在实时数据处理场景中，HBase与Kafka的集成架构通常采用生产者-消费者模型，构建一个高吞吐、低延迟的数据管道。...消费者从Topic拉取消息后，根据HBase表设计（如RowKey结构）执行批量Put操作。...此外，建议在HBase中设计专用的审计表（audit_log），记录所有双写操作的事务ID、时间戳和状态变更历史。

    35010

    20张图带你到HBase的世界遨游【转】

    HBase 的存储是基于HDFS的，HDFS 有着高容错性的特点，被设计用来部署在低廉的硬件上，基于 Hadoop 意味着 HBase 与生俱来的超强的扩展性和吞吐量。...上述的拆分方式貌似可以解决宽表跟高表问题，但是如果有一天公司业务变更，比如原来没有微信，现在需加入用户的微信字段。这时候需要改变表的结构信息，该怎么办？最简单的想法是多加一列，像这样： ?...1.3 HBase 设计思路 接着上边说到的几个问题：高表、宽表、数据列动态扩展，把提到的几个解决办法：水平切分、垂直切分、列扩展方法 杂糅在一起。...有张表，你怕它又宽又高跟动态扩展列，那么在设计之初，就把这个表给拆开，为了列的动态拓展，直接存储JSON格式： ? 这样就解决了宽表跟列扩展问题，高表怎么办呢？...一个表按行切分成partition，各存一部分行： ? 解决了高表、宽表、动态扩展列 的问题后你会发现数据量大了速度不够快咋办？用缓存呗，查询出的数据放缓存中，下次直接从缓存拿数据。插入数据怎么办呢？

    89520

    第一天：Hbase 概述

    ok，这种拆分方式貌似可以解决宽表和高表的问题，但是如果有一天公司的业务变了，比如原来没有微信，现在有了微信，需要加入用户的微信字段。这时候需要改变表的结构信息，该怎么办？...HBase怎么实现的 先不说为什么用，接着上边说到的几个问题：高表宽表，数据列动态扩展，把提到的几个解决办法：水平垂直切分，列扩展方法杂糅在一起。...有这么一张表，怕它又宽又高，又会动态扩展列，那么在设计之初，就把这个表给他拆开，为了列的动态拓展，直接存储JSON格式： ? 这样就解决了宽表问题，高表怎么办呢？一个表的两部分，各存一部分行： ?...解决了高表，宽表，动态扩展列的问题，如果还要进一步提高性能怎么办？Mysql->Redis !!! 缓存啊！ 查询出来的数据放入到缓存中，下一次查询直接从缓存中拿数据。插入数据怎么办呢？...HBase是的存储时基于HDFS的，HDFS有着高容错性的特点，被设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量以访问应用程序的数据，基于Hadoop意味着HBase与生俱来的超强的扩展性和吞吐量。

    1.1K20

    20张图带你到HBase的世界遨游

    HBase 的存储是基于HDFS的，HDFS 有着高容错性的特点，被设计用来部署在低廉的硬件上，基于 Hadoop 意味着 HBase 与生俱来的超强的扩展性和吞吐量。...上述的拆分方式貌似可以解决宽表跟高表问题，但是如果有一天公司业务变更，比如原来没有微信，现在需加入用户的微信字段。这时候需要改变表的结构信息，该怎么办？...1.3 HBase 设计思路 接着上边说到的几个问题：高表、宽表、数据列动态扩展，把提到的几个解决办法：水平切分、垂直切分、列扩展方法 杂糅在一起。...有张表，你怕它又宽又高跟动态扩展列，那么在设计之初，就把这个表给拆开，为了列的动态拓展，直接存储JSON格式： 这样就解决了宽表跟列扩展问题，高表怎么办呢？...一个表按行切分成partition，各存一部分行： 解决了高表、宽表、动态扩展列 的问题后你会发现数据量大了速度不够快咋办？用缓存呗，查询出的数据放缓存中，下次直接从缓存拿数据。插入数据怎么办呢？

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    Apache Kylin VS Apache Doris

    Kylin和Doris分别是MOALP和ROLAP的代表，对比这两个系统的目的不是为了说明哪个系统更好，只是为了明确每个系统的设计思想和架构原理，让大家可以根据自己的实际需求去选择合适的系统，也可以进一步去思考我们如何去设计出更优秀的...表 行数最小的 列数最小的 2.3 Kylin Cuboid VS Doris RollUp 2.4 Doris的明细模型 由于Doris的聚合模型存在下面的缺陷，Doris引入了明细模型。...Offest,然后从Sement Files中获取指定的Rowblock； 在Rowblocks中二分查找特定的Key 4 数据导入 Kylin数据导入： 如上图，Kylin数据导入主要分为建Hive大宽表...其中Redistribute大宽表这一步的作用是为了将整个表的数据搞均匀，避免后续的步骤中有数据倾斜，Kylin有配置可以跳过这一步。...Kylin Hadoop依赖的高可用： 要单纯保证Kylin自身组件的高可用并不困难，但是要保证Kylin整体数据导入和查询的高可用是十分困难的，因为必须同时保证HBase，Hive，Hive Metastore

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