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如果知道Hbase数据表的key的分布情况,就可以在建表的时候对hbase进行region的预分区。这样做的好处是防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率。
1.规划hbase预分区
-------------------------
首先就是要想明白数据的key是如何分布的,然后规划一下要分成多少region,每个region的startkey和endkey是多少,然后将规划的key写到一个文件中。比如,key的前几位字符串都是从0001~0010的数字,这样可以分成10个region,划分key的文件如下:
为什么后面会跟着一个"|",是因为在ASCII码中,"|"的值是124,大于所有的数字和字母等符号,当然也可以用“~”(ASCII-126)。分隔文件的第一行为第一个region的stopkey,每行依次类推,最后一行不仅是倒数第二个region的stopkey,同时也是最后一个region的startkey。也就是说分区文件中填的都是key取值范围的分隔点,如下图所示:
2.hbase shell中建分区表,指定分区文件
-------------------------------------
在hbase shell中直接输入create,会看到如下的提示:
可以通过指定SPLITS_FILE的值指定分区文件,如果分区信息比较少,也可以直接用SPLITS分区。我们可以通过如下命令建一个分区表,指定第一步中生成的分区文件:
SNAPPY压缩
--------------------------------
这里注意,一定要将分区的参数指定单独用一个大括号扩起来,因为分区是针对全表,而不是针对某一个column family。
转自:http://blog.csdn.net/chaolovejia/article/details/46375849#
1.规划hbase预分区
-------------------------
首先就是要想明白数据的key是如何分布的,然后规划一下要分成多少region,每个region的startkey和endkey是多少,然后将规划的key写到一个文件中。比如,key的前几位字符串都是从0001~0010的数字,这样可以分成10个region,划分key的文件如下:
0001| 0002| 0003| 0004| 0005| 0006| 0007| 0008| 0009|
为什么后面会跟着一个"|",是因为在ASCII码中,"|"的值是124,大于所有的数字和字母等符号,当然也可以用“~”(ASCII-126)。分隔文件的第一行为第一个region的stopkey,每行依次类推,最后一行不仅是倒数第二个region的stopkey,同时也是最后一个region的startkey。也就是说分区文件中填的都是key取值范围的分隔点,如下图所示:
2.hbase shell中建分区表,指定分区文件
-------------------------------------
在hbase shell中直接输入create,会看到如下的提示:
Create a table with namespace=ns1 and table qualifier=t1 hbase> create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} Create a table with namespace=default and table qualifier=t1 hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'} hbase> # The above in shorthand would be the following: hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3' hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true} hbase> create 't1', {NAME => 'f1', CONFIGURATION => {'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '10'}} Table configuration options can be put at the end. Examples: hbase> create 'ns1:t1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40'] hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40'] hbase> create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => 'splits.txt', OWNER => 'johndoe' hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}, METADATA => { 'mykey' => 'myvalue' } hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname) hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'} hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit', CONFIGURATION => {'hbase.hregion.scan.loadColumnFamiliesOnDemand' => 'true'}} hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'if1', LOCAL_INDEX=>'COMBINE_INDEX|INDEXED=f1:q1:8|rowKey:rowKey:10,UPDATE=true'}
可以通过指定SPLITS_FILE的值指定分区文件,如果分区信息比较少,也可以直接用SPLITS分区。我们可以通过如下命令建一个分区表,指定第一步中生成的分区文件:
create 'split_table_test', 'cf', {SPLITS_FILE => 'region_split_info.txt'}
SNAPPY压缩
--------------------------------
create 'split_table_test',{NAME =>'cf', COMPRESSION => 'SNAPPY'}, {SPLITS_FILE => '/tmp/region_split_info.txt'}
这里注意,一定要将分区的参数指定单独用一个大括号扩起来,因为分区是针对全表,而不是针对某一个column family。
转自:http://blog.csdn.net/chaolovejia/article/details/46375849#
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