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Nifi Hbase数据插入比原始数据占用更多空间

Nifi是一个开源的数据集成工具，它可以帮助用户在不同的系统之间传输、转换和处理数据。Nifi提供了一个可视化的界面，使用户能够轻松地构建数据流程，并支持实时数据流处理。

Hbase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上，提供了高可靠性、高性能和高扩展性的数据存储解决方案。Hbase适用于需要快速读写大规模数据集的场景，特别适合于实时数据分析和处理。

当使用Nifi将数据插入到Hbase中时，由于Hbase的特性和存储机制，插入的数据可能会占用比原始数据更多的空间。这是因为Hbase在存储数据时会进行一些额外的处理和索引，以支持高性能的读写操作和数据的快速检索。这些额外的处理和索引会导致数据占用更多的存储空间。

尽管插入的数据在Hbase中可能占用更多的空间，但Hbase提供了许多优势和应用场景。首先，Hbase具有高可靠性和高可用性，它通过数据的冗余存储和自动故障转移来保证数据的安全性和可靠性。其次，Hbase支持快速的随机读写操作，可以在大规模数据集上实现低延迟的数据访问。此外，Hbase还支持数据的版本控制和时间序列存储，使得用户可以方便地进行数据的历史查询和分析。

对于Nifi和Hbase的结合使用，腾讯云提供了一些相关的产品和服务。例如，腾讯云的数据集成服务（Data Integration）可以帮助用户实现数据的传输和转换，支持与Hbase的集成。此外，腾讯云还提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以帮助用户在云端快速部署和管理Hbase集群，实现大规模数据存储和分析。

更多关于腾讯云数据集成服务和弹性MapReduce（EMR）的详细信息，请参考以下链接：

相关搜索:数据库占用的空间比表组合的更多在可变长度数据上，takes (100)比char(100)占用更多的空间为什么在Java中，原始数据类型比引用数据类型消耗更多的内存？为什么我的表占用了更多的空间，即使它的行比其他表少？在文本长度固定的情况下，Varchar(Max)是否比Varchar(N)占用更多的空间？当子元素有溢出:隐藏和单词间距:无包裹时，引导协议(flex-nowrap)比父元素占用更多的空间如何添加比设计视图页面高度允许的数据项更多的数据项。我超出了设计视图垂直空间客房管理软件 php kmp算法php代码控制php的环境变量

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Apache Kudu入门学习

当面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景时，方案如下：数据实时写入 HBase，HBase 完成实时的数据更新，定时（通常是 T+1 或者 T+H）将 HBase 数据写成静态的文件（如：Parquet...两套存储系统意味着占用的磁盘资源翻倍了，造成了成本的提升。并且每个环节需要保证高可用，都需要维护多个副本，存储空间也有一定的浪费。时效性低。...与 Apache NiFi 和 Apache Spark 集成。与 Hive Metastore (HMS) 和 Apache Ranger 集成以提供细粒度的授权和访问控制。...每个tablet存储着一定连续range的数据（key），且tablet两两间的range不会重叠。一张表的所有tablet包含了这张表的所有key空间。...的范围不能有重叠，分区在表的创建阶段配置，后续不可修改，但是可以删除和新增，如果数据找不到所属的分区将会插入失败。

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ES海量数据的优化实践

索引字段默认均开启列存（text类型不可开启），存储大小由不分词类型索引的字段数据情况决定。当前ES集群为6.8，不支持压缩，无优化空间。...图片2.3.2 收益a) 对数值型字段数占比70%的数据进行测试，改造为统一存储字段后，行存文件大小减少了20%多，index整体占用存储减少了15%；图片b) 行存文件的存储优化也对字段展示需要解压的数据进行降量...3.2.1 压缩性能普通的行式数据库一般压缩率在 3：1 到 5：1 ，而列式数据库的压缩率一般在 8：1 到 30：1 左右，因此nosql数据库拥有高效的储存空间利用率，以更低的存储支撑相同量级的文档数据...架构优化前，所有数据都存储在ES，整个检索流程是直接通过ES检索拉取指定展示字段。优化后，将4个检索字段写入ES构建索引数据，原始数据写入HBase，并设计doc_id为HBase的row key。...，需要增加更多的搜索后台技术栈，开发成本更高； b) 数据一致性：需要保障数据入库HBase和ES的先后顺序和一致性，入ES构建倒排表之前，需要确保文档先落盘列存数据库，以实现用户检索命中的文档可以在列存中查询原始数据列

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Hbase 学习（五）调优

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运营数据库系列之NoSQL和相关功能

对象存储可用于存储大量数据所在的HBase存储文件或作为备份目标。支持的功能 1.3.1....HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。...流管理 Cloudera Flow Management（CFM）是由Apache NiFi支持的无代码数据摄取和管理解决方案。它为企业提供了高度可扩展的数据移动、转换和管理功能。...简而言之，Nifi旨在自动执行系统之间的数据流。有关更多信息，请参阅Cloudera Flow Management 。...HBase和Spark Streaming成为了很好的伴侣，因为HBase可以与Spark Streaming一起提供以下好处： • 即时获取参考数据或配置文件数据的地方 • 以支持Spark Streaming

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今天开始采用的十大大数据技术

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大数据NiFi（三）：NiFi关键特性

基于背压的数据缓冲和背压释放NiFi支持所有排队数据的缓冲以及当这些队列达到指定限制时提供背压的能力，或者指定过期时间，当数据达到指定期限时丢弃数据的能力队列优先级NiFi允许设置一个或多个优先级方案，...数据跟踪NiFi自动记录、索引对于数据流的每个操作日志，并可以把可用的跟踪数据作为对象在系统中传输。这些信息能够在系统故障诊断、优化等其他场景中发挥重要作用。...记录/恢复细粒度的历史数据NiFi的content repository被设计成历史滚动缓冲区的角色。数据仅仅在超时或者空间不足时被从content repository中删除。...三、安全性系统之间传递数据安全NiFi可以通过双向SSL进行数据加密。并且可以允许在发送与接收端使用共享秘钥，及其他机制对数据流进行加密与解密。...这允许更多进程同时执行，从而提供更高的吞吐。另一方面，您可以完美地将NiFi缩小到适合在边缘设备上运行，因为硬件资源有限，所需的占用空间很小。这种情况下可以使用MiNiFi。

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0622-什么是Apache NiFi

5 NiFi的性能期望和特性 NiFi旨在充分利用底层服务器的能力，最大化使用CPU和磁盘这种资源特别有优势。更多其他信息可以参考官网文档中的“Administration Guide”。...5.3 For RAM NiFi运行在JVM中，因此受限于JVM提供的内存空间。JVM的GC对于限制总实际堆大小以及优化应用程序运行时间是一个非常重要的因素。...数据仅仅在超时或者空间不足时被从content repository中删除。此项功能与数据跟踪功能一起，可以提供一项非常有用的基础功能，即用户能够对中间过程的内容进行下载和回放。...2.用户与系统间 NiFi允许双向SSL认证，并且提供可插入式授权模式，因此可以控制用户的登录权限（例如：只读权限、数据流管理者、系统管理员）。...这允许更多进程同时执行，从而提供更高的吞吐。另一方面，您可以完美地将NiFi缩小到适合在边缘设备上运行，因为硬件资源有限，所需的占用空间很小。

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Cloudera 流处理社区版(CSP-CE)入门

例如，可以连续处理来自 Kafka 主题的数据，将这些数据与 Apache HBase 中的查找表连接起来，以实时丰富流数据。...SSB 支持许多不同的源和接收器，包括 Kafka、Oracle、MySQL、PostgreSQL、Kudu、HBase 以及任何可通过 JDBC 驱动程序访问的数据库。...如果您需要获取有关作业执行的更多详细信息，SSB 有一个 Flink 仪表板的快捷方式，您可以在其中访问内部作业统计信息和计数器。...连接器无状态的 NiFi Kafka 连接器允许您使用大量现有 NiFi 处理器创建 NiFi 流，并将其作为 Kafka 连接器运行，而无需编写任何代码。...加入 CSP 社区并获取有关最新教程、CSP 功能和版本的更新，并了解有关流处理的更多信息。

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用于物联网的大数据参考架构

这些不断发展的设备、元数据、协议、数据格式，以及类型的理想工具即是 Apache NiFi。Apache NiFi 提供了获取不断变化的文件格式、大小、数据类型以及模式的灵活性。...如果您对文件类型有特殊要求，Apache NiFi 可以使用特定模式，但也可以使用非结构化或半结构化数据。...它可以采集原始数据、管理成千上万生产者与消费者的流量、进行基本的数据浓缩（Data enrichment）、对流数据进行情感分析、聚合、拆分、模式转换、格式转换，以及其它准备数据的初始步骤。...NiFi，Storm 和 Kafka 天生就是相辅相成的，他们的强力合作能够实现对快速移动的大数据的实时流分析。所有的流处理都由 NiFi-Storm-Kafka 组合负责。...您可以通过各种接口（例如 HBase 上的 Apache Phoenix，Apache Hive LLAP 和 Apache Spark SQL）来使用您所熟悉的 SQL 语句查询所有数据。

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初识 HBase - HBase 基础知识

2.5 稀疏性通常在传统的 RDBMS 中，每一列的数据类型是事先定义好的，会占用固定的内存空间，在此情况下，属性值为空（NULL）的列也需要占用存储空间。...而在 HBase 中的数据都是以字符串形式存储的，为空的列并不占用存储空间，而且在列族中可以指定任意多的列，因此 HBase 的列式存储解决了数据稀疏性的问题，在很大程度上节省了存储开销。...同时，RDBMS 中的表为每个列预留了存储空间，即图3-2-1表中的空白 Cell 数据在 RDBMS 中以“NULL”值占用存储空间。...而在 HBase 中，如图3-2-1表中的空白 Cell 在物理上是不占用存储空间的，即不会存储空白的键值对。...数据库中的很多列都包含了很多空字段，在 HBase 中的空字段不会像在关系型数据库中占用空间。需要很高的吞吐量，数据库的瞬间写入量很大。

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基于LSM树实现的HBase的写性能相比Mysql放弃部分磁盘读性能，换取写性能的大幅提升。 LSM树严格来说不是一个具体的数据结构，更多是一种数据结构的设计思想。...一条新的记录先是从C0中插入，如果这一次的插入造成了C0数据量超出了阀值，那么C0中的部分些数据片段则会直接合并到C1树中。...这样的优点在于，当表格中有空缺时，可以充分利用存储空间。对HBase来说，一行数据由一个行键（RowKey）和一个或多个相关的列以及它的值所组成。列的组成都是灵活的，行与行之间的列不需要相同。...如果RowKey过长比如500个字节，1000万列数据仅RowKey就要占用5GB空间，非常影响HFile的存储效率。 3、散列原则。...4、HBase Shell的安装和使用 HBase自带的操作工具只有HBase Shell这一命令行终端。通过HBase Shell工具，可以交互式地进行数据管理，包括插入数据、删除数据等。

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