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信阳做网站的公司,搜狗搜索引擎入口,店面设计ppt,wordpress个性用户本篇博客小菌为大家带来关于HBase的预分区的内容分享! 在正式开始介绍之前,我们先联系一下之前所学的内容 , 想想原本数据分区(分region)的过程是怎样的? 一个数据表原本只有一个region(分区),随着数据量的增加,region慢慢变大&a…

        本篇博客小菌为大家带来关于HBase的预分区的内容分享!

        在正式开始介绍之前,我们先联系一下之前所学的内容 , 想想原本数据分区(分region)的过程是怎样的?

        一个数据表原本只有一个region(分区),随着数据量的增加,region慢慢变大,达到10G ,一个region变成两个region。当数据量还没有达到10G ,所有的数据全部写入一个region。一个region只能属于一个regionserver.

        现在我们需要进行优化,那如何优化呢,这里有一个方案: 将一个10G的数据打散,尽量多的,尽量均匀的分散到不同的regionserver上。

        那到底如何实现上述方案呢?这里我们就需要用到预分区(region)预先设置每个region 的startkey和endkey。

        
        好了接下来正式进入到正文!
        

1、为何要预分区?

  • 增加数据读写效率
  • 负载均衡,防止数据倾斜
  • 方便集群容灾调度region
  • 优化Map数量

2、如何预分区?

        每一个region维护着startRow与endRowKey,如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围,则该数据交给这个region维护。

3.如何设定预分区?

<1>手动指定预分区

hbase(main):001:0> create 'staff','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

完成后我们可以通过HBase的UI界面进行查看
如图:
在这里插入图片描述
        
<2>使用16进制算法生成预分区

hbase(main):003:0> create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

完成后如图:

在这里插入图片描述
<3>分区规则创建于文件中

创建splits.txt文件内容如下:

cd /export/servers/
vim splits.txt

aaaa
bbbb
cccc
dddd

然后执行

hbase(main):004:0> create 'staff3','partition2',SPLITS_FILE => '/export/servers/splits.txt'

成功后如图:
在这里插入图片描述
<4>使用JavaAPI创建预分区

Java代码如下:

/*** 通过javaAPI进行HBase的表的创建以及预分区操作*/@Testpublic void hbaseSplit() throws IOException {//获取连接Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "node01:2181,node02:2181,node03:2181");Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);Admin admin = connection.getAdmin();//自定义算法,产生一系列Hash散列值存储在二维数组中byte[][] splitKeys = {{1,2,3,4,5},{'a','b','c','d','e'}};//通过HTableDescriptor来实现我们表的参数设置,包括表名,列族等等HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("stuff4"));//添加列族hTableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("f1"));//添加列族hTableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("f2"));admin.createTable(hTableDescriptor,splitKeys);admin.close();}

        
        
        好了本次的分享就到这里了,受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友可以关注小菌哟(^U^)ノ~YO

在这里插入图片描述

http://www.lbrq.cn/news/940645.html

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