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本文目录一览:
- 1、hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...
- 2、hbase导入重复数据能覆盖吗
- 3、Hbase和传统数据库的区别(hbase与传统的关系数据库的区别)
- 4、如何清空hbase中meta中无效的数据
- 5、六、HBase写入流程
hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...
Hbase与关系型数据库的区别:场景 Hbase是面向列的数据库,适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能,而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理,而且,在数据在一定量级下都会有良好的表现,并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。
合并过程中会进行版本合并和删除工作,形成更大的storefile。Oracle在插入,写操作的时候,一般情况下也会先写入内存,然后由DBWR进程调度写入到数据文件,如果在插入的时候使用append追加,则数据不会通过SGA,直接追加到数据文件,在Hbase中没有此功能。
HBase与传统关系数据库的区别主要体现在以下几个方面:数据类型。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。
倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。
hbase导入重复数据能覆盖吗
能。根据查询火山引擎得知,HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同RowKey,数据会被覆盖掉。
必须在设计上保证RowKey的之一性。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。rowkey:行键设计的三个原则之一必须在设计上保证其之一性。
之一 必须在设计上保证其之一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的之一性 排序 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的之一性。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。
hbase不支持多表连接。HBase没有太多复杂的多表连接,只有简单的插入、查询、删除、更新等。对于数据操作,HBase没有多表连接操作。对于存储模式,HBase基于列,关系数据库基于行。数据维护方面,HBase没有数据覆盖的操作。
Hbase和传统数据库的区别(hbase与传统的关系数据库的区别)
HBase与传统关系数据库的区别?主要体现在以下几个方面:数据类型。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。
数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库,而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式,将数据按列存储,适合存储大规模、稀疏的数据。
存储模式:传统数据库中是基于行存储的,而HBase是基于列进行存储的。表字段:传统数据库中的表字段不能超过30个,而HBase中的表字段不作限制。可延伸性:传统数据库中的列是固定的,需要先确定列有多少才会增加数据去存储,而HBase是根据数据存储的大小去动态的增加列,列是不固定的。
删除方式不同,在关系数据库中,我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除;而在HBase中,删除主要分为逻辑删除和物理删除。
Hbase与关系型数据库的区别:场景 Hbase是面向列的数据库,适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能,而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理,而且,在数据在一定量级下都会有良好的表现,并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。
HBase 是 Hadoop 数据库的一种,它旨在处理大量数据。与传统的关系数据库不同,HBase 专门处理稀疏的、多维的、非结构化的数据。HBase 通过键值存储方式存储数据,主键是整个数据集之一的标识符。它具有巨大的扩展性和数据管理能力,特别是在处理大规模数据集时表现出 。
如何清空hbase中meta中无效的数据
1、办法是删除.META.中对应表项。原来,.META.和-ROOT-其实也是hbase的两个特殊的表,这就是说,我们可以scan、delete等对其进行操作。 scan ‘.META.可以看到,本来已经删除的表,还在这里存在记录。而且每个表,会分别对应3行记录。 delete对应的行。
2、修复思路同0之前一样,通过读取HDFS上Region目录下的.regioninfo文件得到Region信息,同时读取hbase:meta表中的Region信息,得到两者的差集,就是需要修复的Region信息。然后将需要修复的Region信息写入到hbase:meta中。
3、运行mapreduce put数据。抛出异常,数据无法正常插入;执行/opt/hbase/bin/hbase hbck -fixAssignments,尝试重新分配region。结果显示hbase有空洞,即region之间数据不连续了;通过上述操作可以定位是在regionserver服务宕掉的后重启的过程中丢了数据。需要进行空洞修复。
4、由上图可以知道,客户端是通过Zookeeper找到HMaster,然后再与具体的Hregionserver进行沟通读写数据的。具体到物理实现,细节包括以下这些:首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径,以及各个目录的作用。
5、HFileHFile是HBase中存储KeyValue数据的二进制格式文件,底层实际上是Hadoop的StoreFile,它具有轻量级包装。HFile的结构特点包括:非固定长度的文件,包含Trailer(包含数据块指针)和FileInfo(Meta信息)。Data Index和Meta Index记录数据块和Meta块的位置。
6、)客户端可以设置批量提交,如果设置了批量提交(autoflush=false)客户端会先将数据写入本地缓冲区等达到一定阈值之后才会提交。否则put请求直接会提交给服务端进行处理。
六、HBase写入流程
整个写入顺序图流程如下:1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey,查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase:meta表所在region。通过查找hbase:meta可以找到要更新的表每个region的startkey、endkey以及所处机器。
业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法:按照flume的流程:一个source ,三个channel, 三个sink,因为我需要三个列族,如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。
和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。 HBase数据写入通常会遇到两类问题,一类是写性能较差,另一类是数据根本写不进去。
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