HBase进阶

最新推荐文章于 2025-09-10 10:06:31 发布

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文章标签：大数据数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/yuanhailiang/p/9957760.html

本文深入探讨了HBase表结构设计技巧，包括RowKey优化、二级索引Solr的运用，以及如何通过MapReduce和SparkSQL进行高效的数据导入导出与批量删除。此外，还介绍了如何利用协处理器实现聚合查询，以及PhoneniX提供的可视化解决方案。

表结构设计
     rowkey:可以根据前缀，后缀匹配
     尽量缩小查询的范围
     尽量不要使用主键进行区分（扫描全表）
二级索引solr
     把经常查询的列设置
     ps:solr和rowkey只能同时使用一个，但可以进行联合作业
导入导出
     导入：使用backlog,mapReduce等
     导出mysql:DataX(开源组件)
     批量删除：SparkSQL或者在插入的时候设置TDL（有效时间）
聚合查询
     可通过协处理器进行，协处理器需要在服务端进行配置，有点类似于“存储过程”。
可视化
     PhoneniX(通过SQL查询)
     客户端需要导入Ali-PhoneniX包

转载于:https://www.cnblogs.com/yuanhailiang/p/9957760.html