滴滴hbase常见的rowkey设计

 

订单状态表


◦ Rowkey: reverse(order_id) + (MAX_LONG – timestamp)
◦ Columns: 该订单各种状态
历史订单表


◦ Rowkey: reversed(passenger_id | driver_id) + (MAX_LONG – timestamp)
◦ Columns: 用户在时间范围内的所有订单

司机乘客轨迹


通过ID查询轨迹
◦ Rowkey: ID+Timestamp ◦ Column: 轨迹详细信息
◦ 提供java API给用户使用

通过地理范围查找全部出现的轨迹 需要建立空间索引表
GeoHash分区
Rowkey: Reversed_geohash + Timestamp + ID 提供3种方式访问
1. 小范围或短时间数据:API一次性查询, 延时小,成本低
2. 中等范围或中等时间数据: 提供iterator/scanner批量查询结果,延时较高,成本低 3. 大范围或者长时间数据:提供Base mapper等离线查询方法,延时高,成本高
特征模型特征


Rowkey: Salting+CityId+Type0+Type1+Type2+Timestamp
Columns: Order, Feature HBase中的数据会每隔一段时间持久化至HDFS中,供新模型测试和新特征提取
监控数据
Rowkey: path / jobId
Columns: 多列的相关信息

设计HBaseRowKey时,可以考虑以下原则: 1. 唯一性:RowKey应该是唯一的,以确保不会发生冲突。可以使用时间戳、UUID或其他唯一标识符来作为RowKey的一部分。 2. 效率性:RowKey设计应该考虑到查询和检索的效率。最好将常用查询的数据放在RowKey的前缀位置,这样可以减少数据扫描的范围。 3. 顺序性:HBase是按照RowKey的字典顺序进行存储和检索的,因此,如果RowKey按照一定的顺序进行设计,可以提高数据的读取效率。例如,可以将时间戳作为RowKey的一部分,使得最新的数据在存储时靠近一起。 4. 可分割性:HBase是分布式存储系统,数据会在集群中的不同节点上进行分布存储。为了实现负载均衡和并行查询,RowKey设计时应该具备可分割性,即可以将数据均匀地分散到不同的节点上。 5. 数据倾斜均衡:在设计RowKey时需要注意避免数据倾斜问题,即某些RowKey范围内的数据过于庞大,导致某些节点处理压力过大。可以通过哈希、预分区等方式来解决数据倾斜问题。 6. 具体业务需求:最重要的是根据具体的业务需求来设计RowKey。不同的业务场景可能对RowKey有不同的要求,例如,某些场景下需要支持范围查询,某些场景下需要支持快速的单条记录查询等。 综上所述,设计HBaseRowKey时应该考虑唯一性、效率性、顺序性、可分割性、数据倾斜均衡和具体业务需求等原则,以便实现高效的数据存储和查询。
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