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HBase海量数据高效入仓解决方案

一、方案背景现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。...大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。...2.2.3 方案三根据HBase的timeRange特性（HBase写入数据的时候会记录时间戳，使用的是服务器时间），首先过滤出增量的rowKey，然后根据这些rowKey去HBase查询对应的数据。...同时，能够有效监控业务方对HBase表字段的新增情况，避免业务方未及时通知而导致的数据缺失问题，能够最大限度的减少数据回溯的频率。综上，采用方案三作为实现HBase海量数据入仓的解决方案。...另外，通过多次实验对比，及对各种方案的可行性分析，将数据同步方案同步给一站式大数据开发平台，推动大数据开发平台支持基于timeRange的增量同步功能，实现此功能的平台化、配置化，解决了HBase海量数据入仓的痛点

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hbase解决海量图片存储

HBase是基于HDFS的简单结构化数据分布式存储技术，其可被用来存储海量图片小文件，并具有系统层小文件合并、全局名字空间等多种优势。但基于HBase的海量图片存储技术也存在一些问题。...表1：基于HBase的海量图片存储技术的大表设计 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。...二、基于HBase的海量图片存储技术存在问题及改进方法基于HBase的海量图片存储技术虽有上述优点，但也存在一些问题。为了说明问题，首先分析HBase中图片数据的存储结构。...图3 HFile Cell的Key-Value改进存储结构基于HBase的海量图片存储技术另一个问题是存储图片的大小受到数据块大小的限制。...考虑到数据安全，则需要2．3倍的存储空间。所需的存储空间巨大，因此需在保证数据安全的前提下，尽可能节省成本，并支持容量扩展。基于改进后的HBase海量图片存储技术解决了这个问题。

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海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个？

首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎；两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...以下几点可以考虑：查询复杂度：HBase支持比较简单的行或者区间查询，如果更复杂的查询功能就不太容易支持。ES支持的查询比较丰富。数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...维护成本：一旦项目上线，维护成本也是一个必须考虑的问题，HBase基于的是Hadoop那一套，组建多，代价高；ES独立扩展维护较简单一些。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。

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图解大数据 | 海量数据库查询-Hive与HBase详解

在这一点上，一个新的解决方案，需要访问数据中的任何点（随机访问）单元。 3） HBase与大数据数据库、 HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。...HBase是一个数据模型，类似于谷歌的Bigtable设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。...它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。我们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。...1）结构化数据和非结构化数据 BigTable和HBase存储的都是非结构化数据。...例如，统计网站一个时间段内的pv、uv，多维度数据分析等。海量结构化数据离线分析。

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面对海量数据存储，如何保证HBase集群的高效以及稳定

内容来源：2018 年 09 月 15 日，平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。...HBase集群方面现在是由300多台物理机组成，数据量大概有两个P两个pb左右。解决了用户哪些问题 HBase的应用上，用户可能首先要面临的是海量数据的存储问题，然后是对性能和可靠性的关注。...所以我们建议用户将数据接入到HBase集群里面，HBase是支持在线扩容的，即使后续使用的过程中，某段时间数据出现爆炸式增长，我们也可以通过HBase进行横向扩容来满足需求。...数据迁移数据迁移有几种情况。一种是HBase集群之间的迁移，一种是将Hive数据迁移到HBase。 ?...使用HBase Hbck修复元数据信息 ?

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？

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什么是海量数据海量数据与大数据的关系

在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...像电子邮件、超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。 2）关系模型束缚对海量数据的快速访问能力：关系模型是一种按内容访问的模型。...3）在海量规模下，传统数据库一个致命弱点，就是其可扩展性差。...hadoop中Hbase就是Google BigTable的开源实现。...主要特性：　　● 分布式　　● 基于column的结构化　　● 高伸展性 2 海量数据处理海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户

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BitSet处理海量数据

关于BitSet BitSet是java.util下包下，JDK1.0中就已经引入这个数据结构。如果你对数据结构的"位图"比较熟悉，那么BitSet就很好理解了。...位图定义了数据的存在性可以用bit位上的1和0来表示，一个bit有两个值，0或1。而BitSet正是因为采用这种数据结构，在判断“数据是否存在”的场景会经常出现。...因为BitSet内部定义来long数组，而long在内存中占用8个字节，即64bit，BitSet中每一个bit都可以保存一个int数据(准确的说是用0和1来说明int数据是否存在)，那么也就是我们用了...使用BitSet 写这篇文章，也是因为遇到了相关的问题: 我需要获取某一天没有登陆的用户列表最初我的解决方案:用户活跃数据是存在hive中,通过调用接口返回到List中。...然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。

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海量数据TopK问题

# 海量数据TopK问题在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数本文主要提供这类问题的基本解决方法假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...，越应该推送给用户假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大，这显然是不能接受的。...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。...100万个数据里面查找最大的100个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于100个，继续对大堆快速排序一次分成

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HBase原理 | HBase RegionServer宕机数据恢复

HBase采用类LSM的架构体系，数据写入并没有直接写入数据文件，而是会先写入缓存（Memstore），在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。...如果不幸一旦发生RegionServer宕机或者其他异常，这种设计可以从HLog中进行日志回放进行数据补救，保证数据不丢失。HBase故障恢复的最大看点就在于如何通过HLog回放补救丢失数据。...HLog构建：详见另一篇博文《HBase-数据写入流程解析》中相关章节，此处再将HLog的结构示意图拿出来：上图可以看出，一个HLog由RegionServer上所有Region的日志数据构成，日志数据的最小单元为...首先从原理上讲一旦数据从Memstore中落盘，对应的日志就可以被删除，因此一个文件所有数据失效，只需要看该文件中最大sequenceid对应的数据是否已经落盘就可以，HBase会在每次执行flush的时候纪录对应的最大的...HBase故障恢复模块知识。

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HBase数据操作

# HBase数据操作 put delete 数据查询 get scan 数据统计 # put 语法 put '表名','行键','列族:列限定符','单元格值',时间戳描述必须指定表名、行键...只能插入单个数据描述:如果指定的单元格已经存在，则put操作为更新数据；单元格会保存指定VERSIONS=>n的多个版本数据 # delete 语法 delete '表名','行键','列族...，只有在数据产生合并时，数据才会被删除。...语法 count '表名' hbase(main):004:0> count ‘student’ 3 row(s) in 0.0440 seconds 在关系型数据库中，有多少条记录就有多少行，表中的行数很容易统计...而在 HBase 里，计算逻辑行需要扫描全表的内容，重复的行键是不纳入计数的，且标记为删除的数据也不纳入计数。

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HBase数据定义

# HBase数据定义 HBase Shell 数据定义创建表表相关操作查看某个表是否存在查看当前HBase所有的表名查看选定表的列族及其参数修改表结构删除表清空数据 # HBase...Shell HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用； [root@localhost bin]# hbase shell HBase Shell; enter...exit 推出hbase shell # 数据定义命令描述 create 创建指定模式的新表 alter 修改表的结构，如添加新的列族 describe 展示表结构的信息，包括列族的数量与属性...删除表 truncate 如果只是想删除数据而不是表结构，用truncate来禁用表、删除表并自动重建表结构 # 创建表语法 create '表名','列族名' 描述必须指定表名和列族...'delete' => 'f3' 注意删除列族时，表中至少有两个列族； # 删除表语法 disable 'teacher' drop ' teacher ' 注意:删除表之前需要先禁用表 # 清空数据

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海量数据处理

针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的，因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。...上面的数据排序后的结果为1101001011。　　...位图法排序的时间复杂度是O(n)，比一般的排序快，但它是以时间换空间（需要一个N位的串）的，而且有一些限制，即数据状态不是很多，例如排序前集合大小最好已知，而且集合中元素的最大重复次数必须已知，最好数据比较集中...4.数据库优化法这种方法不细致说，因为不是直接的算法，而是通过优化数据库（优化数据库其实也是用的算法）的方式。

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海量数据处理

海量数据，不能一次加载到内存中海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数海量数据判断一个整数是否存在其中海量数据找出不重复的数字找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...k个海量数据topK 最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例海量数据hash分块维护最小堆的K个数据的数据容器堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据先将海量数据hash...* K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆变形第K大不只是topK，此时堆顶数据即是只求最大或最小海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串海量数据按照出现的次数或者频率排序，...topK 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对以出现的频率维护最小堆的...K个数据的数据容器遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆找出A,B两个海量url文件中共同的url

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hbase 过滤数据

hbase 支持百万列、十亿行，非常适合用来存储海量数据。有时需要从这些海量数据中找出某条数据进行数据验证，这就用到了 hbase 过滤器，本文简单介绍几种常用的过滤方法。...初次登录 hbase 时，包含了默认的命名空间（schema），这里新建一个命名空间 test create_namespace 'test' 查看命名空间 list_namespace 新建 student...表 create 'test:student', 'infomation' 查看表 list 查看指定命名空间的表 list_namespace_tables 'test' 插入数据 put '..., '005','infomation:sex__','Female' put 'test:student', '005','infomation:class','3.5' 按照主键过滤（行过滤） hbase...数据过滤的需求，如果还有没覆盖到的，欢迎留言~~

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Hbase-2.0.0_03_Hbase数据模型

1. hbase数据模型 ? 1.1. HBase数据模型术语 Table HBase表由多行组成。...每个cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供了两种数据版本回收方式。...HBase版本维度以递减顺序存储，因此在从存储文件中读取数据时，首先找到最近的值。在HBase中，对于单元版本的语义有很多混淆。...很明显，一旦一个重要的压缩运行，这样的行为将不再是这样了…(参见HBase中弯曲时间的垃圾收集)。 1.10. Sort Order 所有数据模型操作HBase都以排序的顺序返回数据。...有关HBase如何在内部存储数据的更多信息，请参阅keyvalue。 1.12.

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HBase 数据读写流程

读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿，这些块儿被放置在各个 regionserver 中假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息要想取得这条数据...，就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢？...HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表，其中记录了所有表的所有 region 的详细信息例如 region 的开始KEY、结束KEY、所在server的地址…… ?...hbase:meta 表就像一个目录，通过他可以快速定位数据的实际位置 hbase:meta 表是存储在 ZooKeeper 中的，所以客户端就需要先访问 ZooKeeper，获取到 hbase:meta...，从中查询出目标数据是在哪个 regionserver 中的哪个 region 中，然后到 region 中进行读取 ?

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Mysql海量数据处理

一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理海量数据的处理分为两种情况 1）表中有海量数据，但是每天不是很快的增长 2）表中有还流量数据，而且每天很快速的增长...海量数据的解决方案 1）使用缓存 2）页面静态化技术 3）数据库优化 4）分离数据库中活跃的数据 5）批量读取和延迟修改 6）读写分离 7）使用NoSql和Hadoop等技术 8）分布式部署数据库...9）应用服务和数据库分离 10）使用搜索引擎搜索数据库中的数据 11）进行业务的拆分千万级数数据，mysql实际上确实不是什么压力，InnoDB的存贮引擎，使用B+数存储结构，千万级的数据量...，将我们存放在同一个数据库中的数据分散的存放到多个数据库中，以达到分散单台数据库负载的效果，即为分库分表分表把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。...，写操作效率提高了 * 查询一次的时间短了 * 读写缩影的数据变小 * 插入数据需要重新建立索引的数据减少分库将一个应用中对应的一个数据库分解成多个数据库，且可以这多个数据库可以存在同一个服务器上

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