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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速發(fā)展,人類需要儲存的數(shù)據(jù)量極大的增長,傳統(tǒng)的儲存、處理數(shù)據(jù)的理念已經(jīng)不能適用于海量數(shù)據(jù)的環(huán)境。為了滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲和處理的需求,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)系統(tǒng)是建立在分布式系統(tǒng)之上的。HBase是目前最受歡迎開源分布式數(shù)據(jù)庫軟件之一。HBase的設(shè)計(jì)主要目的是穩(wěn)定的存儲海量的數(shù)據(jù),在其它方面 HBase的性能并沒有我們期望的高。HBase讀取時對數(shù)據(jù)的行?。╮owkey)有著很大的依賴性,這點(diǎn)尤其限制 HBase在復(fù)雜條
2、件下的查詢性能。
在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中索引技術(shù)的使用可以極大的提高數(shù)據(jù)庫的查詢效率,以此為鑒本文嘗試建立HBase非rowkey列的索引來提高HBase在復(fù)雜條件下的查詢性能。本文中索引樹采用了重慶大學(xué)提出的HT樹索引,為了優(yōu)化索引樹的空間利用率對HT樹的插入和刪除算法進(jìn)行了一些優(yōu)化。本文中將索引樹存儲在Spark分布式內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng)中,Spark是一個效率極高的分布式內(nèi)存計(jì)算軟件,將索引樹存儲在Spark之上能快速的提高索引的處理
3、效率。在索引系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)時采用了二級索引的設(shè)計(jì)架構(gòu),在這種設(shè)計(jì)下每個查詢都是由兩部分組成的。查詢時我們可以先在索引系統(tǒng)中獲取到rowkey,拿到rowkey之后在從HBase讀取數(shù)據(jù)。這種分段查詢的思想雖然在查詢條件里有rowkey的情況下性能比HBase稍低,但極大的提高了查詢條件里沒有rowkey時HBase的查詢效率,使得HBase在復(fù)雜查詢條件下的適用性提高。
本文同時也實(shí)現(xiàn)了一個較為精簡的索引系統(tǒng)。索引系統(tǒng)由索引中間件
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