我们正在尝试使用HBase 来存储时间序列数据。我们目前拥有的模型将时间序列存储为单元格中的版本。这意味着该单元最终可能会存储数百万个版本，并且此时间序列上的查询将使用 HBase 中的 Get 类中可用的 setTimeRange 方法检索一系列版本。
例如
{
"row1" : {
"columnFamily1" : {
"column1" : {
1 : "1",
2 : "2"
},
"column2" : {
1 : "1"
}
}
}
}
这是在 HBase 中存储时序数据的合理模型吗？
在多列(是否可以跨列查询)或行中存储数据的替代模型更合适？
最佳答案
我认为您不应该在此处使用版本控制来存储时间序列。不是因为它行不通，而是因为它不是为特定用例设计的，还有其他方法。
我建议您将时间序列存储为时间步长作为列限定符，值将是数据本身。像这样的东西:
{
"row1" : {
"columnFamily1" : {
"col1-000001" : "1"
"col1-000002" : "2"
"col1-000003" : "91"
"col2-000001" : "31"
}
}
}
}
这里的一件好事是 HBase 按排序顺序存储列限定符，因此在读取时间序列时，您应该按顺序看到项目。
另一个现实的选择是将记录的标识符作为行键的第一部分，然后在行键中也有时间步长。像这样的东西:
{
"fooseries-00001" : {
"columnFamily1" : {
"val" : "1"
}
}
}
"fooseries-00002" : {
"columnFamily1" : {
"val" : "2"
}
}
}
}
它有一个很好的特性，就是可以很容易地在特定系列中进行范围扫描。例如，提取 fooseries 的步骤 104 到 199 将非常容易实现并且非常高效。
这个的缺点是删除整个系列将需要更多的管理和同步。另一个缺点是 MapReduce 分析将很难对这些数据进行任何类型的分析。使用上述方法，整个时间序列将传递给一个 map() 调用，而在这里，将针对每一帧调用 map()。
关于hadoop - 使用HBase存储时序数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4126259/
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