面向 HBase 的大规模数据加载研究

• 作者: 吴清霞 周娅 文缔尧 贺正红
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: HBase Hadoop MapReduce 数据加载 性能优化
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 231-237
• 页数: 7页
• 字数: 6441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005194

摘要

分布式数据库 HBase 在大规模数据加载中较传统关系型数据库有较大的优势但也存在很大的优化空间。基于 Hadoop 分布式平台搭建 HBase 环境，并优化自定义数据加载算法。首先，分析 HBase 底层数据存储，实验得出 HBase 自带数据加载方式在效率和灵活性方面存在不足；进而，提出了自定义并行数据加载算法，并针对集群进行优化。实验结果表明，优化后的自定义并行数据加载方式能充分发挥集群性能，具有较好的加载效率和数据操作能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周娅	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	90	540	11.0	19.0
2	吴清霞	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	4	37	2.0	4.0
3	文缔尧	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	3	37	2.0	3.0
4	贺正红	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	3	37	2.0	3.0