执行以下命令修改HBase表: alter 't1', {NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} 方法二:使用Java API。 以下代码片段仅展示如何修改指定表的已有列簇的编码和压缩方式,完整的修改表代码以及如何通过代码修改表请参考HBase应用开发指南的修改HBase表章节: TableDescript...
CREATE 'hbase_test',{NAME=>'C',COMPRESSION => 'SNAPPY',DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} ; 修改表的编码和压缩方式: alter 'default:hbase_test',{NAME=>'C',COMPRESSION => 'SNAPPY',DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} ; 业务上可能会遇到这种情况,在最初创建hbase表时候,未指定压缩方...
可是,对HBase熟悉的读者,都知道,当读取数据时,是需要先读MemStore,然后再读BlockCache的.那我们的Block越小,能放到BlockCache中的数据就越多,命中率就越高,对Scan就越友好. Block Encoding就是做这件事情的,它就是通过某种算法,对Data Block中的数据进行压缩,这样Block的Size小了,放到Block Cache中的就多了. ...
通过index key找到对应的datablock 从第一个完整KV开始,顺序查找,不断decode下一个kv,直到找到目标kv为止。 通过线上数据验证,DIFF encoding可以减少2-5倍的数据量。 新Indexable Delta Encoding上线 从性能角度考虑,hbase通常需要将Meta信息装载进block cache。如果将block大小较小,Meta信息较多,会出现Meta无法完全装...
旧DIFF Encoding介绍 hbase很早就支持了DataBlockEncoding,也就是是通过减少hbase keyvalue中重复的部分来压缩数据。 以线上最常见的DIFF算法为例,某kv压缩之后的结果: 一个字节的flag(这个flag的作用后面解释) 如果和上个KV的键长不一样,则写入1~5个字节的长度 ...
编码 HBase很早就支持了DataBlockEncoding,即通过减少HBase keyvalue中重复的部分来压缩数据。我们推荐DATA_BLOCK_ENCODING使用diff。 操作步骤 修改表的属性,此为压缩编码。alter 'test', {NAME => 'f', COMPRESSION => 'lz4', DATA_BLOCK_ENCODING =>'DIFF'}压缩编码并不会立即生效,需要major_compact,此会耗...
hbase(main):004:0> alter 'test', { NAME => 'cf', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF' } Updating all regions with the new schema... All regions updated. Done. Took 1.2715 seconds hbase(main):005:0> enable 'test' Took 0.7507 seconds ...
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', # 数据块编码 TTL => 'FOREVER', # 存活时间 COMPRESSION => 'GZ', # 压缩 MIN_VERSIONS => '0', # 最小版本数 BLOCKCACHE => 'true', # 块缓存 BLOCKSIZE => '65536', # 数据块大小 REPLICATION_SCOPE => '0' # 复制范围 ...
data', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '5', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ...
Flush发生时,创建HFile Writer,第一个空的Data Block出现,初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间,Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。 而后,位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中: 注:如果配置了Data Block Encoding,则会在Append KeyValue的时候进行同步编码...