6、HBase 0.98配置snappy 1）配置HBase lib/native/Linux-amd64-64/ 中的lib文件。...2014 hbase(main):001:0> 然后执行创建语句： hbase(main):001:0> create 'test_snappy', {NAME => 'cf', COMPRESSION...::Table - test_snappy hbase(main):002:0> 查看创建的test_snappy表： hbase(main):002:0> describe 'test_snappy'...接下来，插入数据试试： hbase(main):003:0> put 'test_snappy', 'key1', 'cf:q1', 'value1' 0 row(s) in 0.0790 seconds...hbase(main):004:0> 遍历test_snappy表试试： hbase(main):004:0> scan 'test_snappy' ROW
——《城门开》 项目介绍 Snappy Java 是一个用于压缩和解压缩数据的高效Java库，它基于谷歌的 Snappy 压缩算法。...Snappy Java 是 Snappy 算法的 Java 实现，它能够无缝集成到 Java 项目中，为开发者提供快速的压缩和解压缩操作，同时保留了跨平台的兼容性和高效的性能。...Snappy 的主要特点： 高压缩速度：相比于其他压缩算法，Snappy 的压缩速度非常快，适用于低延迟的应用。...适度压缩率：虽然压缩率不如一些其他压缩算法，但在大多数场景下，Snappy 的压缩率足以应对需求。 轻量级：Snappy 算法设计简洁，适合嵌入到各种应用中，尤其适合大规模的数据处理场景。...Snappy Java 的详细教程、常见问题解答和最佳实践。
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩，但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的（这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的）想迁移到到我们集群上面来进行计算...not available: this version of libhadoop was built without snappy support 根据报错信息显示snappy本地库不可用，同时似乎在编译...libhadoop的时候需要特别指定以支持snappy，这一点不同于hadoop1.0，hadoop1.0只需要将snappy的本地库文件往指定目录一拷贝就行，不需要重新编译libhadoop本地库文件...以上说了半天题外话，以下来进入主题来说一下怎样在不替换集群本地库文件，不重启hadoop进程，也即在hadoop的客户端就能解决支持snappy压缩的问题的方法： 1、编译snappy本地库，编译之后snappy...(*) from snappy_test; 运行hql之后，发现RCFile+snappy的数据能够正常处理计算，同时200+M的文件split成两个map任务处理，测试完成。
snappy压缩在Hadoop中不是自带的，本文介绍在hadoop2.0中安装和配置snappy压缩，使hadoop2.0支持snappy压缩。...1 安装snappy库 可以从https://code.google.com/p/snappy/下载源码，通过编译源码安装 tar -zxvf snappy-1.1.1.tar.gz cd snappy.../configure make sudo make install 也可以直接用yum来安装 sudo yum install snappy snappy-devel 2 安装hadoop-snappy...包 从https://github.com/electrum/hadoop-snappy下载hadoop-snappy包hadoop-snappy-master.zip 解压 unzip hadoop-snappy-master.zip...hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.tar.gz cp-r hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT/lib/* $HADOOP_HOME/lib Snappy 0.0.1
查询后，无法查询内容，查日志有如下错误： org.apache.hadoop.HBase.DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'snappy' previously...通过google查询需要HBase支持snappy压缩算法，通过hadoop checknative发现集群默认确实不支持snappy算法（虽然安装snappyrpm Native library checking...without snappy support 在HBase-site.xml增加属性HBase.regionserver.codecs value为snappy即可，在测试集群通过该方法，HBase启动失败...后确认tlinux1.2的hadoop集群上支持snappy的方法：即需要在特定系统编译hadoop相关本地库（native库）替换hadoop当前的native库，然后HBase的启动环境脚本增加...再hadoop checknative后发现已支持snappy。逐步全量重启HBase。
not available: this version of libhadoop was built without snappy support....造成以上错误的原因是Hadoop的二进制安装包中没有snappy支持，需要手工重新编译。 操作过程： 1....下载所需要的源码包 snappy-1.1.1.tar.gz protobuf-2.5.0.tar.gz hadoop-2.7.2-src.tar.gz 2....编译安装snappy # 用root用户执行以下命令 tar -zxvf snappy-1.1.1.tar.gz cd snappy-1.1.1/ ..../configure make make install # 查看snappy库文件 ls -lh /usr/local/lib |grep snappy 4.
拷贝lzo的jar包cp -a hadoop-lzo/target/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar 到hadoop/share/hadoop/common/lib下面和hbase.../lib下面 //测试hbase是否支持snappy hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster/word.../in/tt2 snappy //测试hbase是否支持lzo hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster...表，所占存储空间最大 经过snappy压缩的表，存储空间明显变小 经过lzo压缩的表，存储空间最小 遇到的问题： 一个hbase中，如果同时有两种压缩表，一个是lzo压缩的表，一个是snappy...的客户端租约超时，或者是linux的句柄数太少，等等，经过验证，发现跟这些处理方法没关系，删除了一个snappy压缩的表，继续测试，这下能正常运行了， 至于具体的原理，还没搞清楚，可能与hbase的hfile
一.前述 1.HBase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。...二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。...HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。 2.3 Timestamp时间戳（相当于版本！！！）...三.Hbase架构 ?...3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候，集群中只有一个master（HA） 存贮所有Region的寻址入口。
环境如下： Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 JDK1.7 Ant1.9.5...Maven3.0.5 最近在测Hbase的压缩，Hadoop安装了lzo和snappy，插入50条文本数据，每条数据大约4M，来看他们的压缩率对比， 然后在测的过程中，发现用java客户端去scan...，导致垃圾收集时间出现了4,5秒，这下我才有点头绪，hbase是个吃内存的玩意，内存给的少，确实有可能导致regionserver挂掉，于是我查看hbase的堆内存分配情况，发现是默认的1G，这下确实跟这个有很大关系...最后给出测试压缩的一个结论：总共测了4种压缩比较，原始数据200M （1）不用压缩 占空间 128.1 M （2）gz压缩 占920.3 K （3）snappy压缩 占 13.2M...（4）lzo压缩 占8M 以上可以看出，gz的压缩比最高，lzo次之，snappy第三，当然不同的压缩适用于不用的业务场景，这里不能就简简单单的 总结必须用什么，这里面snappy
在HBase中，列族可以启用压缩来减少HFile的大小，从而减少HDFS上的数据量。HBase支持多种压缩算法，如Snappy、LZO、Gzip等，不同的压缩算法在压缩率与解压速度上各有特点。...Snappy：快速的压缩和解压速度，适合实时性较高的场景，但压缩率相对较低。Gzip：较高的压缩率，但解压速度相对较慢，适合历史数据存储等对实时性要求不高的场景。...代码示例：启用Snappy压缩以下是如何为HBase表启用Snappy压缩的代码示例：import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase...) 方法用于启用Snappy压缩。...通过这种方式，HBase将利用HDFS上的Snappy压缩算法来压缩存储在HFile中的数据，从而减少存储开销。
GZIP 提供最高的压缩率，适合对存储空间要求高的场景 压缩和解压缩速度较慢，对CPU资源消耗较大 SNAPPY 压缩和解压缩速度快，适合对性能要求高的场景...特别是在一些以查询为主的应用中，使用压缩算法如SNAPPY或LZ4可以在保证性能的前提下节省存储空间。...以下是将现有表的压缩算法从GZIP改为SNAPPY的示例代码： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration...TableDescriptor tableDescriptor = admin.getDescriptor(tableName); // 获取当前的列族描述符，并设置新的压缩算法为SNAPPY...admin.modifyTable(newTableDescriptor); System.out.println("Table compression algorithm changed to SNAPPY
来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。...流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前，Hbase有两个特殊的表，分别是-ROOT-表和.META.表，其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中，-ROOT-本身存储了...(3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性，那么如果Hlog太多的话，会导致故障恢复的时间太长，因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。...该参数为：hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为： hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数，这个随机分数不能超过...通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。
HBase Shell 常用命令： 注意：HBase在linux命令行下操作时，区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口，其中需要注意的有： (1)创建Connection...HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器，该服务器将HBase表，行，单元和元数据作为URL指定的资源公开。...HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源，建立Hive外部表关联到HBase，利用Hive的HQL查询HBase数据，更进一步，将Hive的元数据同步到Impala，利用Impala的SQL...这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。...注意：HBase原生并不支持二级索引方案，但基于HBase的KeyValue数据模型与API，可以轻易地构建出二级索引数据。
hbase是一个KeyValue型的数据库，在《hbase实战》描述它的逻辑模型【行键，列族，列限定符，时间版本】，物理模型是基于列族的。但实际情况是啥？还是上点代码吧。 ...colDesc.setCacheIndexesOnWrite(true); //存储的时候使用压缩算法 colDesc.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY...); //进行compaction的时候使用压缩算法 colDesc.setCompactionCompressionType(Algorithm.SNAPPY);...//压缩内存和存储的数据，区别于Snappy colDesc.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.PREFIX); //写入硬盘的时候是否进行编码...(Algorithm.SNAPPY); hbase的表在hdfs上面的是这么存储的，/hbase-root/tableName/regionName/familyName/HFile, 在tableName
3 启用数据压缩 HBase支持多种压缩算法，如Gzip、Snappy、LZO等。我们可以通过代码动态配置表的压缩方式，减少存储空间占用并提升读取性能。...); // 使用Snappy压缩算法 new // 设置新的列族描述符 newDescriptor.modifyColumnFamily...// 更新表描述符 admin.modifyTable(newDescriptor); System.out.println("表的列族压缩方式已修改为Snappy...ColumnFamilyDescriptorBuilder.ModifyableColumnFamilyDescriptor用于修改列族的配置，其中我们将压缩算法设置为Compression.Algorithm.SNAPPY...压缩与存储优化 合理使用Snappy、Gzip等压缩算法，可以有效减少数据的磁盘占用，提高读取性能。 对于历史数据较多的业务场景，可以定期进行合并与压缩操作，确保系统的读写效率。
可以用如下语句在hive上实行创表，然后hbase上会出现对应的表 ? ?...此时可以看见basketball2已经在hbase上建立了 ps：CREATE TABLE basketball2(num int,team string,state string) STORED BY...‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “...:key,player:team,player:state”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “basketball2”); create table后面跟hive...上要创建的表名，mapping相当于映射，：前面没有东西就相当于是hbase里的rowkey，后面的player相当于列族里的Column family，而team和state相当于Column qualifier
Hbase(四)：Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 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...写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程 Hbase写入数据 数据写入hbase时 先在hlog中记录日志 再修改memstore 直接返回成功 这样 不需要真正等待写入hdfs的过程 所以很快...由于hbase中的数据天然排序 再加上索引 整个查询也可以非常的快 Hbase中的region的寻址 在hbase中有一个hbase:meta表，其中存放了 表和region和regionSever 之间的对应关系信息... 支持增、删、读、改、顺序扫描操作 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase中的老大叫hmaster 小弟叫hregionServer 客户端叫Client...Zookeepr为hbase提供集群协调 client 访问hbase 保留一些缓存信息提升效率 zookeeper 保证任何时候集群只有一个HMaster 监控regionServer的状态
parquet：列式存储，对嵌套类型数据支持较好 hive文件支持压缩方式： 这个与底层的hadoop有关，hadoop支持的压缩，hive都支持，主要有： gzip,bizp,snappy...看下几个步骤： （1）集成Hive+Hbase，使得Hive可以关联查询Hbase表的数据，但需要注意的是，hbase表中的每个字段都有时间戳版本，而进行hive映射时是没办法 指定的timestamp...关于hive+hbase集成，请参考这篇文章：http://qindongliang.iteye.com/blog/2101094 （2）使用hive建立一个外部表，关联hbase，sql文件如下：...string, ctime string ) stored as orc --stored as textfile; tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY...，用上orc+snappy的组合，查询时比直接 hive关联hbase表查询性能要高一点，当然缺点是数据与数据源hbase里的数据不同步，需要定时增量或者全量，用于离线分析。
/bin/hbase shell hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112' 3.列出已经存在的快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> list_snapshots 4.删除快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 5.从快照复制生成一个新表 $ ..../bin/hbase shell hbase> disable 'myTable' hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 提示：因为备份（...7.复制到别的集群当中 该操作要用hbase的账户执行，并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录（hbase.tmp.dir参数控制） 采用16个mappers来把一个名为MySnapshot
1.文档编写目的 该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原...在cdp7.1.4生成一张测试的表 2.1.1 使用HBase的pe命令生成一个10G的表 hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation --compress...=SNAPPY --size=10 sequentialWrite 10 建表权限不够报错 在ranger配置如下 2.1.2 TestTable表HDFS大小 hadoop fs -du -h.../hbase/data/default/ 此处由于指定了TestTable表的压缩格式为SNAPPY，所以在HDFS上只有2.5GB 2.1.3 TestTable表的总数据量，共10485760...使用ExportSnapshot导出快照数据时未造成导出数据膨胀，与原始启用了Snappy压缩的HBase表大小基本一致。
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