二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性，RDBMS早已支持，NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。 理论目标在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标：1，高性能的范围检索。2，数据的低冗余（存储所占的数据量）。3，数据的
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（row key）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过hive支持来实现多表join等复杂操作）。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务。 HBase中支持的数据类型：byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点：
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
问：Hbase大量写入很慢，一个列族，每个200多列，一秒写30000条数据，使用mutate添加数据，clientbuffer缓存大小为10M，四台测试机，128G内存，分配60G给Hbase，该怎么优化？
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
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转自：https://yq.aliyun.com/articles/213705?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
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB)，HBase在
技术真的是日新月异，关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后，市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展，似乎关系型数据库也地位不保，我前段时间和同事聊天，听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库，可是事实真的如此吗，我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库，做一个对比：
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
（1）Redis 分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List、Set等更丰富的类型。 （2）hbase HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
本期有 HBase、数据库排名、MySQL、ES、Apache Kylin。 希望大家会喜欢！
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
HBase是一个分布式存储、数据库引擎，可以支持千万的QPS、PB级别的存储，这些都已经在生产环境验证，并且在广大的公司已经验证。特别是阿里、小米、京东、滴滴内部都有数千、上万台的HBase集群。选择一个技术的首要条件是对齐大公司，大公司会投入大量的人力去维护、改进、贡献社区。
近日，Pinterest 品趣志的工程团队最近公布了弃用 HBase 集群的流程规划，理由是该方案基础设施建设与维护成本过高、HBase 专业人才难寻以及产品功能不足。而随着 Pinterest 也转向 Druid/StarRocks、Goku、KVStore、TiDB 等数据库技术，技术社区开始质疑在 Hadoop 和 HDFS 之上运行非关系数据库的作法是否正迅速衰落。
一 Hbase是个啥东东？ 在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念。面向行存储和面向列存储。面向行存储。我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP。可是依据CAP理论，传统的RDBMS。为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣。而眼下的非常多NoSQL产品，包含Hbase，它们都是一种终于一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像。我上面说了面向列存储，那么究竟什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。 看到这里，假设您不明确Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下： Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统。它的长处在于能够实现高性能的并发读写操作，同一时候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。 二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型很类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase眼下我没发现。好了。废话少说。我们来看看Hbase的数据模型究竟是个啥东东。 在Hbase里面有以下两个基本的概念，Row key,Column Family。我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每个Column Family都能够依据“限定符”有多个column.以下我们来举个样例就会很的清晰了。 假如系统中有一个User表。假设依照传统的RDBMS的话。User表中的列是固定的，比方schema 定义了name,age,sex等属性。User的属性是不能动态添加的。可是假设採用列存储系统。比方Hbase。那么我们能够定义User表，然后定义info 列族。User的数据能够分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等。假设后来你又想添加另外的属性。这样非常方便仅仅须要info:newProperty就能够了。 或许前面的这个样例还不够清晰，我们再举个样例来解释一下。熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是依照“某人在某时做了标题为某某的事情”，可是同一时候一般我们也会预留一下keyword，比方有时候feed或许须要url，feed须要image属性等，这样来说。feed本身的属性是不确定的。因此假设採用传统的关系数据库将很麻烦。况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题。在Hbase里，假设每个column 单元没有值，那么是占用空间的。
每天写入量巨大，而相对读数量较小的应用，不需要复杂查询条件来查询数据的应用，HBase只支持基于rowkey的查询
Apache Hudi填补了在DFS上处理数据的巨大空白，并可以和一些大数据技术很好地共存。然而，将Hudi与一些相关系统进行对比，来了解Hudi如何适应当前的大数据生态系统，并知晓这些系统在设计中做的不同权衡仍将非常有用。
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
CDP 运营数据库使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序，这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理，并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门，请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
例如淘宝的交易历史记录。数据量巨大无容置疑，面向普通用户的请求必然要即时响应。
众所周知，在 SQL 方面处于顶级的有两个公司，一个是 Oracle，他们已经积累了大量的经验，另一个是谷歌，谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文，个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
本篇文章整理自知乎在线基础架构负责人白瑜庆在 PingCAP Infra Meetup 上的演讲实录。本文讲述了知乎与 TiDB 的渊源，介绍了一款基于 TiDB 生态研发的开源产品 Zetta，能够在规避 HBase 性能问题同时，减小 TiDB 部署后分布式架构下的系统延迟。
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的，这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBa
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表，然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引，索引的列或表达式形成一个备用行键，以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引（Covered Indexes） Phoenix特别强大，因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目，不需要返回主表。相反，把我么关心的数据绑定到索引行，节省了读取的时间开销。 例如，以下内容将在v1和v2列上创建一个
Region主动切分是HBase可以或许拥有优胜扩大性的最重要身分之一，也必定是所有分布式体系寻求无穷扩大性的一副良药。HBase体系中Region主动切分是若何实现的，这琅绫擎涉及很多常识点，比如Region切分的触发前提是什么、Region切分的切分点在哪里、若何切分才能最大年夜的包管Region的可用性、若何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等，这篇文┞仿将会对这些细节进行根本的解释，一方面可以让大年夜家对HBase中Region主动切分有加倍深刻的懂得，另一方面如不雅想实现类似的功能也可以参考HBase的实现筹划。
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
HBase是Hadoop Database的简称，是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，为横向发展类型数据库，提供快速随机访问海量结构化数据，它是Hadoop生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分，利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。
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。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL，PingCAP的TiDB，阿里的OceanBase，华为云DWS，都是HTAP的业内常用数仓，可以一站式解决需求。
◆ 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase ◆ 冷热分离一期解决方案的不足 不得不说，冷热分离一期的解决方案确实能解决写操作慢和热数据慢的问题，但仍然存在诸多不足。 1）用户查询冷数据的速度依旧很慢，虽然查询冷数据的用户比例很低。 2）冷数据库偶尔会告警。 这两点不足体现在用户侧是什么样呢？那就是一旦客服在工单查询表中勾选“查询归档”checkBox，页面就会一直转圈，而后台冷数据库的IO就会飙升。 如果客服发现页面没反应，可能会多点几次“查询”按钮，那么有可能把后台服务器的请求线程占满，导致整个系统
参考：《Kudu设计要点面面观(上篇)》，本文适用知识共享-署名-相同方式共享（CC-BY-SA）3.0协议。
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前，首先回顾一下HBase的特点：分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[]，主要用来处理结构化和半结构化数据，底层数据存储基于hdfs。
a.Hbase是建立在hdfs之上的一个数据库， b.不支持join等SQL复杂操作 c.支持的数据类型：byte[]， d.依靠横向扩展，一个表可以有上十亿行，上百万列。 e.面向列(族)的存储和权限控制 f.对于为空(null)的列，并不占用存储空间，是一个稀疏表。
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tinkerpop是一个图库标准，一个框架，学习图库，先从这个项目入手比较合适, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。
大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
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