1.2 RowKey对Region划分影响 HBase 表的数据是按照 RowKey 来分散到不同 Region，不合理的 RowKey 设计会导致热点问题。...不合理的 RowKey 设计会导致热点问题。 热点问题是大量的 Client 直接访问集群的一个或极少数个节点，而集群中的其他节点却处于相对空闲状态。 2....RowKey设计技巧 3.1 热点问题 HBase 中的行是以 RowKey 的字典序排序的，这种设计优化了 Scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存储在临近位置。...3.2 单调递增问题 在汤姆·怀特（Tom White）的《 Hadoop：权威指南》的 HBase 一章中，有一个优化注意事项：所有客户端一段时间内一致写入某一个 Region，然后再接着一起写入下一个...3.3 尽量减小行和列的大小 在 HBase 中，RowKey、列名、时间戳总是跟值一起发送。如果 RowKey 和列名比较大，尤其是与单元格值大小相比差异不大时，可能会遇到一些问题。
rowKey的作用 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region； MemStore 中的数据按 RowKey 字典顺序排序； HFile 中的数据按 RowKey 字典顺序排序。...rowkey设计原则 唯一性：类似于MySQL、Oracle中的主键，用于标示唯一的行； 随机性：有效解决hbase热点问题，避免大量客户端只访问一个或几个节点； 长度设计：越短越好，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性...如太长会影响HFile的存储效率；且MemStore将缓存部分数据到内存，内存的有效利用率会降低，检索效率低。...解决hbase热点问题 即增加rowkey的随机性，常见一下三种做法： 反转：如手机号或者时间等，开始位相似性较高，手机号第一位都是1，结束位有一定随机性，做rowkey时反转即可 加盐：在rowkey...前加随机数 hash处理：建议使用MD5 ---- 你是砍柴的，他是放羊的，你和他聊了一天，你们决定合作一起开个烤全羊的店，你的柴烤出来的羊很美味，他的羊纯天然的，几年后你们公司上市了...
经常查 避免热点 尽量短，并且尽量长度一致
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的唯一性. 2.Rowkey...的排序原则 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。...拿常见的时间戳举例，假如Rowkey是按系统时间戳的方式递增，Rowkey的第一部分如果是时间戳信息的话将造成所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，也就是通常说的Region热点问题...Region热点问题 1、Reverse反转 针对固定长度的Rowkey反转后存储，这样可以使Rowkey中经常改变的部分放在最前面，可以有效的随机Rowkey。...反转Rowkey的例子通常以手机举例，可以将手机号反转后的字符串作为Rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头(137x、15x等)导致热点问题，这样做的缺点是牺牲了Rowkey的有序性。
hbase所谓的三维有序存储的三维是指：rowkey（行主键），column key(columnFamily+qualifier)，timestamp(时间戳)三部分组成的三维有序存储。...rowkey是行的主键，而且hbase只能用个rowkey，或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的，关系到你应用层的查询效率。...时间属性放在rowkey中需要注意数据分布和并发度的问题：hbase数据是按照rowkey排序的，时间属性放在rowkey中容易造成数据总是在末尾写入的情况，这种情况下并发度很差。...循环key使用 （1）存在问题 如果rowkey中有时间属性，并且随着时间的增加，rowkey会不断的增大下去的话，会造成region数量不断地增加。...根据hbase的原理，key的周期需要至少比TTL大2* hbase.hregion.majorcompaction（默认24小时）的时间，才能够保证过期的数据能够在key循环回来之前得到完全清理。
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的rowKey设计技巧!...HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位...HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有以下几种方式： 通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录 通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配...反转rowkey的例子以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题 4.时间戳反转 一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本...，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] ,
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBASE最重要的一个基础知识，rowkey的涉及，非常赞！大力推荐！...HBase查询只能通过其rowkey来查询（我们可以认为是HBase中表的唯一索引）。...所以rowkey的设计在使用HBase的设计中尤为重要，另外rowkey设计也关乎到数据库中数据的存放位置，若rowkey设计不当，在HBase分区中，会引发数据热点（hotspot）问题出现，即数据访问集中在某个节点或者...由于在HBase中数据存储是k-v形式，若在HBase中同一表的同一列插入相同rowkey（除自带版本），则原先的数据会被覆盖掉，所以为了保证rowkey的唯一性，在实际的设计中我们可能更多的是结合多种设计方法来实现...+二级目录 以MD5的前四位作为rowkey的第一部分，可以把数据散列，让服务器负载均衡，避免热点问题。
一直以来对rowkey的设计都比较迷茫，《hbase权威指南》倒是给出了个还算靠谱的例子。...--- 如果我们想查某个用户发的信息，我们可以设置scan的start rowkey 为该userId，end rowkey...当我们要查某个具体的帖子的内容，rowkey过滤--即可。 所以rowkey的设计是要看具体的应用的。...上面这个例子没有考虑热点的问题，实际上每个用户的帖子被访问的热度是不一样的，有些帖子被大量访问，有的无人问津。 那怎么办呢？有的书上写，在前面加0-n的随机数，random % 机器数 。...在和支付宝的工程狮聊了一下，他们是这样处理的取md5(userId)的前4位+reverse(userId)这个样子来处理userId，这样子的话，能解决热点的问题，也可以逆推出来rowkey。
HBase中的rowkey是按字典顺序排序的，通过rowkey查询可以对千万级的数据实现毫秒级响应。然而，如果rowkey设计不合理的话经常会出现一个很普遍的问题----热点。...当大量client的请求（读或者写）只指向集群的一个节点，或者很少量的几个节点时，也就代表产生了热点问题。...，rowkey也就会随机的添加前缀，写到不同的region中 缺点：加盐虽然可以很大程度的避免热点问题，提升写入效率，但是由于rowkey被随机的添加了salt值，在读取时候要付出额外的开销。...第四：最小化rowkey和列簇长度 rowkey可以是任意的字符串，最大长度64KB，但是建议在设计rowkey时候，尽可能的短，原因： 1.hbase数据存储是以key-value的形式存储的，如果...，在hbase shell界面查数据的时候，可读性比较差，比如： hbase(main):002:0> get 'table1', 'rowkey1' COLUMN
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RowKey 设计 HBase 作为一款分布式的NoSQL数据库，数据的分布根据rowKey range方式来划分，每个Region 存储了一定范围rowKey 的数据， 数据的读写通常情况下需要指定rowKey...散列原则 设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免产生热点。...在此过程中，会产生两个问题：1.数据往一个region上写,会有写热点问题。2.region split会消耗宝贵的集群I/O资源。...HexStringSplit HBase 自带的十六进制的字符串预分区算法，那么在rowKey 设计时通常使用hash后字符串作为前缀或者完整的RowKey。...这种方式也解决掉了按照不同字段排序问题，不需要存储多份数据。但是同时也引入查询的复杂性与数据一致性问题。
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。...row key设计 HBase中rowkey可以唯一标识一行数据，在HBase查询的时候，主要以下两种方式： get：指定rowkey获取唯一一条记录 scan：设置startRow和stopRow参数进行范围匹配...row key，将row key中经常变化的部分（即相对比较随机的部分）放在前面，这种方式的弊端就是失去了rowkey的有序性。...最常用的就是，用户的订单数据存储在HBase中，利用手机号后4位通常是随机的的特性，以用户的手机号反转再根据业务场景加上一些其他数据拼成row key或者是仅仅使用反转后的手机号作为row key，从而避免以手机号固定开头导致的热点问题...HBase热点问题及处理 HBase中热点问题其实就是数据倾斜问题，由于数据的分配不均匀，如row key设计的不合理导致数据过多集中于某一个或某几个region server上，会导致这些region
HBase的rowkey设计可以说是使用HBase最为重要的事情，直接影响到HBase的性能，常见的RowKey的设计问题及对应访问为： Hotspotting 的行由行键按字典顺序排序，这样的设计优化了扫描...，变成了下一个region… 如果使用了单调递增或者时序的key便会造成这样的问题。...如果需要导入时间顺序的文件(如log)到HBase中，可以学习OpenTSDB的做法。它有一个页面来描述它的HBase模式。...倒序时间戳 一个数据库处理的通常问题是找到最近版本的值。采用倒序时间戳作为键的一部分可以对此特定情况有很大帮助。...尽管例子中解决的问题是关于16位键的键空间，但其他任何空间也是同样的道理。
一：hbase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存在，其key是有rowkey:family:column:logTime，value是其存储的内容。...这样可以提高查询数据的速度。这样，最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowkey。 二：rowkey的设计原则 1、长度原则 最短越好，最大不能超过64K。...2、唯一原则 保证rowkey的唯一性，这条没有什么要讲的。 3、自己一条原则 尽量保证经常一起用的rowkey存储在同一个region上，有助于提升检索效率。但要避免热点问题。...三：rowkey引起热点问题的集中解决方法 1、加盐：在rowkey前面加一个冗余信息，这样可以把数据分散到不同的region中。...优点：可以有效的防止rowkey集中分配到一个或多个region中。有效避免了热点问题； 缺点：无形中增加了rowkey的长度；范围检索得不到有效使用。
Hbase的原型来自Google的BigTable，各方面性能优异，这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲，Hbase Rowkey设计。...HBase通过Rowkey进行划分，在设计Rowkey时，如有大量连续编号的Rowkey，会导致大量Rowkey相近的记录集中在个别region里，也就是集中在一台或几台regionServer当中。...HBase将部分数据加载到内存当中，如果Rowkey过长，内存的有效利用率就会下降。...如果不进行散列处理，首字段直接使用时间信息，所有该时段的数据都将集中到一个regionServer当中，这样当检索数据时，负载会集中到个别regionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。...但是这里的量不能太大，如果太大需要拆分到多个节点上去。 关于大数据入门，Hbase Rowkey设计，以上就为大家做了简单的介绍了。
熟悉 HBase 的同学肯定知道，要看 HBase 的表设计的好不好，关键是看其 Rowkey 设计的好不好，HBase 的 Rowkey 设计会考虑到实际的查询场景。...（因为本文侧重于介绍 HBase 的 Rowkey 设计，所以关于 OpenTSDB 的其他一些知识本文并不会涉及，如果你对这部分知识感兴趣，请自行去网上搜索相关文章。）...2.1 Rowkey 设计版本一 OpenTSDB 为我们提供的查询业务场景已经有了，我们可以很快设计出 HBase 的 Rowkey： metric + timestamp + tagk1 + tagv1...有些同学可能已经看出来了，如果我们按照这样的方式去设计 HBase 表的 Rowkey，虽然可以满足我们的查询需求，但是这种存储数据的方式导致 Key 大量的重复存储，这样会导致数据的急剧增加，所以 OpenTSDB...基于这个特点，OpenTSDB 对 Rowkey 进行了进一步的优化，思想为：将 Rowkey 中时间戳由原来的秒级别或毫秒级别统一转换成小时级别的，多余的秒数据或者毫秒数据作为 HBase 的列名称。
在 HBase 的这个 split 的过程当中，会出现两个问题： 第一，就是我们所说的热点问题（下面会详细介绍），数据会继续往一个 Region 中写，出现写热点问题； 第二，则是拆分合并风暴，当用户的...但是其中的 split 操作同样是高 I/O 的操作。 1.2 预分区的意义 为了解决这些问题，预分区就是一种很好的方法，通常预分区可以和 rowkey 的设计结合起来使用。...因此可以通过预分区，避免出现 split 过程中的热点问题和拆分合并风暴。 在进行预分区之前，需要明确 rowkey 的取值范围和构成逻辑，将数据要存放的分区大致规划好。...3rowkey 设计方法 良好的 rowkey 设计，应当遵循以上四大原则，并且能让数据分散，从而避免热点问题。下面介绍几种常用的 rowkey 设计方法。...因此，我们可以将手机号反转后的字符串作为 rowkey，这样就避免了较为固定的起始字符串（如 138、159、189）导致的热点问题。身份证号码也同样适用。
Hbase Rowkey CF 架构 概述 预分区及Rowkey设计 学习笔记 1. 概述 HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。...2.2 Rowkey Rowkey的概念和mysql中的主键是完全一样的，Hbase使用Rowkey来唯一的区分某一行的数据。...由于Hbase只支持3中查询方式： 基于Rowkey的单行查询 基于Rowkey的范围扫描 全表扫描 因此，Rowkey对Hbase的性能影响非常大，Rowkey的设计就显得尤为的重要。...预分区与rowkey设计(如何解决数据倾斜和热点问题) HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。...这种设计是分布式系统一个很大的弊端，而且这样导致数据倾斜和热点问题，从而导致集群的资源得不到很好的利用。
在HBase中，定位一条数据（即一个Cell）需要4个维度的限定：行键（RowKey）、列族（Column Family）、列限定符（Column Qualifier）、时间戳（Timestamp）。...其中，RowKey是最容易出现问题的。除了根据业务和查询需求来设计之外，还需要注意以下三点。 1. 打散RowKey HBase中的行是按照RowKey字典序排序的。...控制RowKey长度 在HBase中，RowKey、列族、列名等都是以byte[]形式传输的。 RowKey的最大长度限制为64KB，但在实际应用中最多不会超过100B。...设计短RowKey有以下两方面考虑： 在HBase的底层存储HFile中，RowKey是KeyValue结构中的一个域。...同样地，列族、列名的命名在保证可读的情况下也应尽量短。HBase官方不推荐使用3个以上列族，因此实际上列族命名几乎都用一个字母，比如‘c’或‘f’。 3.
HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。...在做RowKey设计时，请先考虑业务是读比写多，还是读比写少，HBase本身是为写优化的，即便是这样，也可能会出现热点问题，而如果我们读比较多的话，除了考虑以上RowKey设计原则外，还可以考虑HBase...如RowKey是按系统时间戳的方式递增，RowKey的第一部分如果是时间戳的话，将造成所有新数据都在一个RegionServer堆积的热点现象，也就是通常说的Region热点问题,热点发生在大量的client...反转RowKey的例子通常以手机举例，可以将手机号反转后的字符串作为RowKey，这样就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题。这样做的缺点是牺牲了RowKey的有序性。...一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最新版本，使用反转的时间戳作为RowKey的一部分对这个问题十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾。
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