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高效压缩库:Snappy Java

——《城门开》 项目介绍 Snappy Java 是一个用于压缩和解压缩数据的高效Java库,它基于谷歌的 Snappy 压缩算法。...Snappy Java 是 Snappy 算法的 Java 实现,它能够无缝集成到 Java 项目中,为开发者提供快速的压缩和解压缩操作,同时保留了跨平台的兼容性和高效的性能。...Snappy 的主要特点: 高压缩速度:相比于其他压缩算法,Snappy 的压缩速度非常快,适用于低延迟的应用。...适度压缩率:虽然压缩率不如一些其他压缩算法,但在大多数场景下,Snappy 的压缩率足以应对需求。 轻量级:Snappy 算法设计简洁,适合嵌入到各种应用中,尤其适合大规模的数据处理场景。...Snappy Java 的详细教程、常见问题解答和最佳实践。

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    Hadoop2.4 支持snappy

    我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩,但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的(这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的)想迁移到到我们集群上面来进行计算...not available: this version of libhadoop was built without snappy support 根据报错信息显示snappy本地库不可用,同时似乎在编译...libhadoop的时候需要特别指定以支持snappy,这一点不同于hadoop1.0,hadoop1.0只需要将snappy的本地库文件往指定目录一拷贝就行,不需要重新编译libhadoop本地库文件...以上说了半天题外话,以下来进入主题来说一下怎样在不替换集群本地库文件,不重启hadoop进程,也即在hadoop的客户端就能解决支持snappy压缩的问题的方法: 1、编译snappy本地库,编译之后snappy...(*) from snappy_test; 运行hql之后,发现RCFile+snappy的数据能够正常处理计算,同时200+M的文件split成两个map任务处理,测试完成。

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    Hadoop2.7.1和Hbase0.98添加LZO压缩

    拷贝lzo的jar包cp -a hadoop-lzo/target/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar 到hadoop/share/hadoop/common/lib下面和hbase.../lib下面 //测试hbase是否支持snappy hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster/word.../in/tt2 snappy //测试hbase是否支持lzo hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster...表,所占存储空间最大 经过snappy压缩的表,存储空间明显变小 经过lzo压缩的表,存储空间最小 遇到的问题: 一个hbase中,如果同时有两种压缩表,一个是lzo压缩的表,一个是snappy...的客户端租约超时,或者是linux的句柄数太少,等等,经过验证,发现跟这些处理方法没关系,删除了一个snappy压缩的表,继续测试,这下能正常运行了, 至于具体的原理,还没搞清楚,可能与hbase的hfile

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    HBase的数据备份和恢复是如何进行的?

    HBase的数据备份和恢复是如何进行的? HBase的数据压缩是通过在写入和读取数据时使用压缩算法来实现的。下面我们来详细讲解一下HBase的数据压缩过程。...HBase支持多种数据压缩算法,包括Gzip、LZO、Snappy等。我们可以在HBase的配置文件中指定要使用的压缩算法。在写入数据时,HBase会将数据进行压缩,然后存储到磁盘上。...)); // 设置数据压缩算法 Compression.Algorithm compressionAlgorithm = Compression.Algorithm.SNAPPY...然后,我们使用put.setCompressionType(compressionAlgorithm);方法来设置数据压缩算法,这里我们选择了Snappy算法。...在读取数据时,HBase会自动解压缩存储在磁盘上的压缩数据。

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    【HBase】HBase之what

    来加速Hbase的访问,比如cache的.META.元数据的信息。...流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前,Hbase有两个特殊的表,分别是-ROOT-表和.META.表,其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中,-ROOT-本身存储了...(3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性,那么如果Hlog太多的话,会导致故障恢复的时间太长,因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。...该参数为:hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为: hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数,这个随机分数不能超过...通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。

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    【HBase】HBase之how

    HBase Shell 常用命令: 注意:HBase在linux命令行下操作时,区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口,其中需要注意的有: (1)创建Connection...HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器,该服务器将HBase表,行,单元和元数据作为URL指定的资源公开。...HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源,建立Hive外部表关联到HBase,利用Hive的HQL查询HBase数据,更进一步,将Hive的元数据同步到Impala,利用Impala的SQL...这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。...注意:HBase原生并不支持二级索引方案,但基于HBase的KeyValue数据模型与API,可以轻易地构建出二级索引数据。

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    HBase扩展场景与最佳实践:时序数据优化之OpenTSDB底层存储机制深度解析

    OpenTSDB通过集成多种压缩算法,如GZIP、Snappy和Zstandard(ZSTD),在数据写入HBase前或存储过程中进行压缩处理,从而显著减少磁盘占用和网络传输负载。...根据2025年的基准测试,ZSTD在压缩比和速度方面表现突出:压缩比可达Snappy的1.5-2倍(约40-50%),同时压缩速度仅比Snappy慢10-15%,而解压速度几乎与Snappy持平。...许多企业报告称,在HBase集群中启用ZSTD后,存储成本降低了35-50%,同时CPU开销仅比Snappy增加5-10%。...压缩配置与最佳实践 在OpenTSDB中,压缩通常通过HBase的表属性进行配置。用户可以在创建表时指定压缩算法,例如使用HBase Shell命令设置列族压缩为Snappy、GZIP或ZSTD。...实际部署中,HBase表列族压缩设置为Snappy后,原始每日50TB数据压缩至约12TB,存储成本降低76%,查询延迟从分钟级优化至90毫秒内。 另一典型案例源于智能物联网与AI预测领域。

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    HBase中的数据压缩与存储优化策略

    GZIP 提供最高的压缩率,适合对存储空间要求高的场景 压缩和解压缩速度较慢,对CPU资源消耗较大 SNAPPY 压缩和解压缩速度快,适合对性能要求高的场景...特别是在一些以查询为主的应用中,使用压缩算法如SNAPPY或LZ4可以在保证性能的前提下节省存储空间。...以下是将现有表的压缩算法从GZIP改为SNAPPY的示例代码: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration...TableDescriptor tableDescriptor = admin.getDescriptor(tableName); // 获取当前的列族描述符,并设置新的压缩算法为SNAPPY...admin.modifyTable(newTableDescriptor); System.out.println("Table compression algorithm changed to SNAPPY

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    Hbase(四):Hbase原理

    Hbase(四):Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个...写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程 Hbase写入数据 数据写入hbase时 先在hlog中记录日志 再修改memstore 直接返回成功 这样 不需要真正等待写入hdfs的过程 所以很快...由于hbase中的数据天然排序 再加上索引 整个查询也可以非常的快 Hbase中的region的寻址 在hbase中有一个hbase:meta表,其中存放了 表和region和regionSever 之间的对应关系信息...​ 支持增、删、读、改、顺序扫描操作 ​ 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase中的老大叫hmaster 小弟叫hregionServer 客户端叫Client...Zookeepr为hbase提供集群协调 client 访问hbase 保留一些缓存信息提升效率 zookeeper 保证任何时候集群只有一个HMaster 监控regionServer的状态

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    一次bug死磕经历之Hbase堆内存小导致regionserver频繁挂掉 编辑

    环境如下: Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 JDK1.7 Ant1.9.5...Maven3.0.5 最近在测Hbase的压缩,Hadoop安装了lzo和snappy,插入50条文本数据,每条数据大约4M,来看他们的压缩率对比, 然后在测的过程中,发现用java客户端去scan...,导致垃圾收集时间出现了4,5秒,这下我才有点头绪,hbase是个吃内存的玩意,内存给的少,确实有可能导致regionserver挂掉,于是我查看hbase的堆内存分配情况,发现是默认的1G,这下确实跟这个有很大关系...最后给出测试压缩的一个结论:总共测了4种压缩比较,原始数据200M (1)不用压缩 占空间 128.1 M (2)gz压缩 占920.3 K (3)snappy压缩 占 13.2M...(4)lzo压缩 占8M 以上可以看出,gz的压缩比最高,lzo次之,snappy第三,当然不同的压缩适用于不用的业务场景,这里不能就简简单单的 总结必须用什么,这里面snappy

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    如何高效管理HBase中的Region Server

    3 启用数据压缩 HBase支持多种压缩算法,如Gzip、Snappy、LZO等。我们可以通过代码动态配置表的压缩方式,减少存储空间占用并提升读取性能。...); // 使用Snappy压缩算法 new // 设置新的列族描述符 newDescriptor.modifyColumnFamily...// 更新表描述符 admin.modifyTable(newDescriptor); System.out.println("表的列族压缩方式已修改为Snappy...ColumnFamilyDescriptorBuilder.ModifyableColumnFamilyDescriptor用于修改列族的配置,其中我们将压缩算法设置为Compression.Algorithm.SNAPPY...压缩与存储优化 合理使用Snappy、Gzip等压缩算法,可以有效减少数据的磁盘占用,提高读取性能。 对于历史数据较多的业务场景,可以定期进行合并与压缩操作,确保系统的读写效率。

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    hbase源码系列(四)数据模型-表定义和列族定义的具体含义

    hbase是一个KeyValue型的数据库,在《hbase实战》描述它的逻辑模型【行键,列族,列限定符,时间版本】,物理模型是基于列族的。但实际情况是啥?还是上点代码吧。     ...colDesc.setCacheIndexesOnWrite(true);      //存储的时候使用压缩算法       colDesc.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY...); //进行compaction的时候使用压缩算法 colDesc.setCompactionCompressionType(Algorithm.SNAPPY);...//压缩内存和存储的数据,区别于Snappy colDesc.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.PREFIX); //写入硬盘的时候是否进行编码...(Algorithm.SNAPPY);   hbase的表在hdfs上面的是这么存储的,/hbase-root/tableName/regionName/familyName/HFile, 在tableName

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