上传到Hbase后数据大小减小

是因为Hbase采用了列式存储的方式，相比于传统的行式存储，可以更高效地存储和压缩数据。

Hbase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS存储系统，适用于大规模数据的存储和处理。在Hbase中，数据以表的形式组织，每个表包含多个行和列族。每个列族可以包含多个列，而每个列可以存储多个版本的数据。

当数据上传到Hbase后，Hbase会对数据进行压缩和编码，以减小数据的存储空间。具体的压缩算法可以根据需求进行配置，常见的压缩算法包括Snappy、LZO、Gzip等。这些压缩算法可以根据数据的特点选择最适合的压缩方式，从而进一步减小数据的大小。

通过列式存储，Hbase可以将同一列的数据存储在一起，这样可以提高数据的压缩率。相比于行式存储，列式存储可以更好地适应大规模数据的读取和分析需求。同时，Hbase还支持数据的分区和分布式存储，可以实现数据的高可用性和水平扩展。

对于上传到Hbase后数据大小减小的应用场景，可以包括大规模数据的存储和分析，例如日志分析、用户行为分析、实时数据处理等。通过Hbase的列式存储和压缩技术，可以有效地减小数据的存储空间，提高数据的读取和分析效率。

腾讯云提供了一系列与Hbase相关的产品和服务，例如TDSQL for Hbase、Hbase on CynosDB等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理Hbase集群，提供高可用性和高性能的数据存储和分析能力。更多关于腾讯云Hbase产品的介绍和详细信息，可以参考腾讯云官方网站的相关文档和链接：

相关·内容

Go减小编译后的文件大小

可减少50%左右的大小 UPX 压缩安装 UPX，并使用最高级别的压缩下载地址：https://github.com.../upx/upx/releases 执行命令：upx -9 *.exe 可再减少50%左右的大小 > -o 指定压缩后的文件名。

1.2K2 0

小知识：MAC上使用预览功能来减小PDF大小

具体方法参考Apple的支持网站： https://support.apple.com/zh-cn/guide/preview/prvw1509/mac 引用内容如下：在 Mac 上的“预览”中压缩...【注】压缩后，PDF 质量可能低于其原始质量。在 Mac 上的“预览” App 中，打开想要压缩的 PDF。选取“文件”>“导出”。（不要选取“导出为 PDF”。）...点按“Quartz 滤镜”弹出式菜单，然后选取“减小文件大小”。可是这个质量太差了，还不能调整清晰度，无法满足很多场景的需求。...继续网上搜索一番，除了付费的一些软件外，还有人提到可以使用预览来减小PDF大小，尝试将PDF文件预览打开，然后再另存为新的PDF文件，还是一样的大小，不过排版上更规范了，每一页都统一铺满了页面，比较舒适...可大小这个问题究竟咋弄呢？一时没好的方案，就尝试了下在线体验缩小PDF文件的，结果发现免费只提供较小的压缩率供体验清晰度，声称付费就可以提供清晰度一致但大小更小的文件。

1.6K2 0

打通“大小屏”数据后，OTT服务将会怎样裂变？

例如游戏，也许用户喜欢玩游戏，但只是在手机上玩，此时大屏数据就根本无法把握到用户的这一属性，而当“大小屏”数据实现打通后，大屏设备将终于知道之前“不为人知”的用户习惯与喜好，此时从大屏设备上推出定制化模块或功能...所以，可以预见在酷开网络率先打通“大小屏”数据通路后，其他玩家的持续跟进将成为必然，因为钱谁都想赚，那么数据必然谁都要争。...简单总结，在酷开网络开启“大小屏数据融合”的先河后，对于OTT领域的“论资排辈”将会带去颠覆性的改变，谁将数据牢牢握在手中，谁就将掌握市场话语权。...在这种机制下，“大小屏”之间的数据孤岛被打破，用户的使用习惯种种被电视接收后，所推的内容、交互方式，甚至是广告，都会让用户觉得“被了解”，不会被反感。...2、大数据护航，杜绝营销陷阱在打通“大小屏”后，对于OTT业务而言，最大的意义在于它将打破“虚假流量滥竽充数、广告效果难以衡量、营销目标人群不够精准”等一系列广告主对于OTT业务的质疑。

5512 0

解决sqlite删除数据或者表后，文件大小不变的问题

原因： sqlite采用的是变长纪录存储，当你从Sqlite删除数据后，未使用的磁盘空间被添加到一个内在的”空闲列表”中用于存储你下次插入的数据，用于提高效率，磁盘空间并没有丢失，但也不向操作系统返回磁盘空间...，这就导致删除数据乃至清空整个数据库后，数据文件大小还是没有任何变化，还是很大解决方法有以下两种： 1、sqlite3中执行vacuum命令即可。...2、在数据库文件建成中，将auto_vacuum设置成“1”。...但是第二个方法同样有缺点，只会从数据库文件中截断空闲列表中的页，而不会回收数据库中的碎片，也不会像VACUUM 命令那样重新整理数据库内容。...实际上，由于需要在数据库文件中移动页， auto-vacuum 会产生更多的碎片。而且，在执行删除操作的时候，也有那个.db-journal文件产生。

2K2 0

HBase暴力删除HDFS数据后建表出现Table already exist问题的解决

在一些情况下，不得不对HBase数据进行暴力删除，这种情况如原始数据量特别大，而又不需要存储的时候。或者HBase无法启动等问题。...删除比较简单，直接调用hadoop fs -rm -r /hbase这样的命令即可实现对HDFS上存储的HBASE原始文件进行删除。（当然细划的可以删除掉某个具体的数据表）。...但是在删除完毕后，重启HBase后，创建数据表时候，发现出现table already exist的问题。 ? 才想起来，这种问题出现肯定是ZOOKEEPER还存在这些信息。...于是用zkCli.sh登录zookeeper，输入命令rmr /hbase，再重启hbase，果然建表就顺利通过。...摸了近几天的hbase，发现其非常繁琐，需要与zookeeper严格绑定，当然为了在某些情况下的恢复，它也显得非常重要。

1.1K5 0

HBase原理 | HBase读写流程和MemStore Flush(图形化通俗易懂)

Master 的高可用、 RegionServer 的监控、存储Hbase元数据(如哪个表存储在哪个RegionServer上)以及集群配置的维护等工作。...将从文件中查询到的数据块（Block， HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB）缓存到Block Cache。将合并后的最终结果返回给客户端。...，默认值 0.95）后（默认即java_heapsize*0.4*0.95），region 会按照其所有 memstore 的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。...直到 region server中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。...当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs， region 会按照时间顺序依次进行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log

7273 0

HBase 内部探索之旅

4、管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。 5、权限控制（ACL）。...7、等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile中。 ? 1、Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个RegionServer。...5、将查询到的新的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64kb）缓存到Block Cache。 6、将合并后的最后数据返回给客户端。 MemStore Flush机制 ?...直到region server中所有MemStore的总大小减小到上述值以下。...4、当WAL文件的数量超过hbase.regionserver.max.logs，region会按照时间顺序依次进行刷写，知道WAL文件数量减小到hbase.regionserver.max.log以下

3974 2

mybatis执行insert语句后,返回当前插入数据主键的方法 keyProperty区分大小写

mybatis执行insert语句后,返回当前插入数据主键的方法 keyProperty区分大小写 #这样查询没有返回主键值 <insert id="addLog" useGeneratedKeys="

591 0

玩转HBase百亿级数据扫描

，每天ETL的任务需要大量从Hbase拉取数据，ETL任务需要扫描过滤近百亿数据。...（默认切分规则是一个region —个map ）而这里的每部分sub-scan由于都是发送next请求到region server，而一次next请求仅可以请求100行数据或者返回结果集总大小不超过2M...reduce数，接着在reduce中按照用户的条件过滤数据，最终完成后落到hdfs，按用户的输入导入到hive对应的表和分区。...而SnapshotScanMR直接会在客户端打开region扫描HDFS上的文件，不需要发送Scan请求给RegionServer，从而绕过RegionServer在客户端直接扫描HDFS上的文件。...原理图如下：这样做的好处是减小对RegionServer的影响。SnapshotScanMR这种绕过RegionServer的实现方式最大限度的减小了对集群中其他业务的影响。极大的提升了扫描效率。

2K4 0

区块链开发公司数据上链后真实性是否保证？

数据结束后，相当于在互联网上生成现实世界的唯一标识，并实现基于该标识流的所有跟踪和记录。　　此外，如果数据链中的“链”不统一，则标准不同，数据标准也会有很大差异。...各种弊端的最后一点似乎证明，在达成一般的社会共识之前，数据链似乎是一个“伪命题”。目前，大多数数据上行链路是通过离线签订合同来执行的，然后是确认链上相关数据的过程。...合同直接在链上签名，降低了数据上传过程中造成欺诈的风险。　　数据链的目的是改变互联网时代持续存在的数据的关键：集中化、数据岛和数据真假。...然而，简单的区块链技术只能提供优化的可能性，并且仍然需要保护数据上行链路免受许多其他链路的影响。前往中心的本质应该是一个薄弱的中心。...如何在削弱中心的环境中达成标准统一的共识，确保数据上行的真实性和准确性应成为关注的焦点。

9343 0

【图文详解】HBase 数据模型及其架构原理

HBase 数据模型逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。...的刷写时机后，将数据刷写到HFile; MemStore Flush: MemStore刷写时机：当某个memstroe的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size...直到region server中所有memstore的总大小减小到hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit以下。...6.将从文件中查询到的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。 7.将合并后的最终结果返回给客户端。...持久化重启操作系统后HBase中数据全无，你可以不做任何修改的情况下，创建一张表，写一条数据进行，然后将机器重启，重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表，一个都没有了

1.6K1 0

Kylin配置Spark并构建Cube（修订版）

HDFS上的指定目录 hadoop fs -mkdir -p /kylin/spark/ hadoop fs -put spark-libs.jar /kylin/spark/ 二、修改Cube的配置...样例 Cube 有两个耗尽内存的度量: “COUNT DISTINCT” 和 “TOPN(100)”；当源数据较小时，他们的大小估计的不太准确: 预估的大小会比真实的大很多，导致了更多的 RDD partitions...三、构建Cube 保存好修改后的 Cube 配置后，点击 Action -> Build，选择构建的起始时间（一定要确保起始时间内有数据，否则构建 Cube 无意义），然后开始构建 Cube 。...该配置值不能大于 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 配置值大小。...如果你已经生成了 spark-libs.jar 并上传到了 HDFS，那么你需要重新打包上传。

8862 0

一篇文章完成Hbase入门

一、简介 HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。 1、数据模型结构逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。...列族存在的意义是HBase会把相同列族的列尽量放在同一台机器上，所以说，如果想让某几个列被放到一起，你就给他们定义相同的列族。...的刷写时机后，将数据刷写到HFile。...region会按照其所有memstore的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到region server中所有memstore的总大小减小到上述值以下。...5）将查询到的新的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。 6）将合并后的最终结果返回给客户端。

8511 0

Kylin配置Spark并构建Cube

HDFS上的指定目录 hadoop fs -mkdir -p /kylin/spark/ hadoop fs -put spark-libs.jar /kylin/spark/ 二、修改Cube的配置...样例 Cube 有两个耗尽内存的度量: “COUNT DISTINCT” 和 “TOPN(100)”；当源数据较小时，他们的大小估计的不太准确: 预估的大小会比真实的大很多，导致了更多的 RDD partitions...三、构建Cube 保存好修改后的 Cube 配置后，点击 Action -> Build，选择构建的起始时间（一定要确保起始时间内有数据，否则构建 Cube 无意义），然后开始构建 Cube 。...解决办法：由于缺失 HBase 相关的类文件比较多，参照 Kylin 官网给出的解决方式依旧报找不到类文件，所以我将 HBase 相关的 jar 包都添加到了 spark-libs.jar 里面。...如果你已经生成了 spark-libs.jar 并上传到了 HDFS，那么你需要重新打包上传。

1.2K5 0

【Flink】第二十一篇：HBase 写热点问题实战

：从一个批量写HBase性能问题到一个Flink issue的距离【Flink】第二十篇：HBase GC 调优实战上一篇提到在用Flink SQL批量写HBase，遇到了三个坑， HBase...所以HBase就有了小合并minor compation、大合并major compaction、分区split这三种管理HBase的Region的每个列族下的storefile文件：文件数+文件大小的动态策略...其实，从本质上讲，HBase作为大数据存储，它原生实现了两个维度的表伸缩性：水平切分，实现垂直伸缩性以rowkey的字典顺序作为顺序聚集索引，并以此作为唯一索方式。...但是，在HBase最简单的建表方式下，初始状态是只有一个Region，所以，对于我们这次Flink SQL批模式写HBase，程序从启动后就以最大吞吐量去写，是会存在写热点风险的，Flink全力写这初始的一个...是HBase2.0中的重要特性之一，通过在内存中引入LSM结构，减少多余数据，实现降低flush频率和减小写放大的效果。

9112 0

HBase RowKey 设计

翻转是避免热点问题的常用的方法，用户Id一般是关系型数据库的自增主键，通常会将用户Id翻转后在末尾加0补齐。...如果确实需要将时间序列数据上传到 HBase，可以学习 OpenTSDB 是怎么做的。具体细节可以参阅 scheme。...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。...例如，下面是我们在shell 中增加一个值后看到的： hbase(main):001:0> incr 't', 'r', 'f:q', 1 COUNTER VALUE = 1 hbase(main):...我们都知道 RowKey 存储在 HBase 的每一列上。如果主机名是 a 并且事件类型是 e1，那么 RowKey 会非常小。

1.8K2 0

深入理解 HBase Compaction 机制

HBase有很多话题可以聊，包括读写路径上涉及到的一些数据结构，性能优化以及优化读写做的一些设计等。...）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。...随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。...这里值得关注的一点是只有在触发执行major compaction后才会真正删除数据，包含写入的Delete数据、设置TTL的列族中已经过期的数据以及版本号过大的数据。...但是，在write-heavy就是写压力非常大的场景，可能需要微调该参数、减小参数值，假如每次memstore大小达到1~2M时就会flush生成StoreFile，此时生成的每个StoreFile都会加入压缩队列

10.1K4 3

快速学习-HBase优化

后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd 原本rowKey为5001的，SHA1后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913...优化HStore文件大小 hbase-site.xml 属性：hbase.hregion.max.filesize 解释：默认值10737418240（10GB），如果需要运行HBase的MR任务，可以减小此值...该值的意思就是，如果HFile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个Hfile。...一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。...大小总和超过指定值时，flush该HRegion的所有memstore。

4323 0

HBase入门指南

HBase特性以下是HBase的一些关键特性和概念：分布式架构：HBase是一个分布式数据库，它可以在一个集群中运行在多个机器上。...数据以水平分片的方式分布在不同的机器上，这样可以实现数据的高可用性和横向扩展性。列存储： HBase是面向列的数据库，它将数据存储在表中的列族中。...StoreFile：当MemStore中的数据达到一定大小阈值后，会被刷新到磁盘上的StoreFile中。...优化 HStore 文件大小属性：hbase.hregion.max.filesize解释：默认值 10737418240（10GB），如果需要运行 HBase 的 MR 任务，可以减小此值，因为一个...它在HBase的基础上添加了SQL查询和事务功能，使得使用HBase的开发者可以使用熟悉的SQL语言进行数据操作和查询。

4664 0

HBase架构详解及读写流程

由于 HFile 中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在 MemStore 中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到 HFile（当memStore的大小达到一个阀值【默认64MB】时，memStore...直到 region server中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。...4.当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.maxlogs，region 会按照时间顺序依次进行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.maxlogs...（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete） 5、将从文件中查询到的数据块缓存到block cache 6、将合并后的数据返回给客户端图片 HBase读数据流程： 1...5）将从文件中查询到的数据块（Block，HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB）缓存到Block Cache。 6）将合并后的最终结果返回给客户端。

6.5K4 2

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云