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HFile文件格式与HBase读写
HFile是HBase存储数据的文件组织形式。HFile文件的特点： 1）HFile由DataBlock、Meta信息(Index、BloomFilter)、Info等信息组成。 打开一个HFile文件需要加载FileInfo、DataBlockIndex、MetablockIndex以及Fixed File Trailer到内存。 如下图所示: ? HFile V1的数据格式在0.92版本升级到V2版本， HFile V2的数据组织格式如下图所示： ? 假定DataBlock的个数足够多，HFile文件又足够大的情况下，默认的128KB的长度的ROOTDataIndex仍然存在超过chunk大小的情况时，会分成更多的层次。 ，同样，也只需要加载BloomBlockIndex信息到内存，这样避免在HFile V1格式因为加载过大的DataBlockIndex造成的开销，加快Region的加载速度。
2.5K10发布于 2020-06-12 - 来自专栏岑玉海
hbase 学习（十二）非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile , 1.0f); 21 //实例化HFile的Writer，StoreFile实际上只是HFile的轻量级的封装 22 StoreFile.Writer 91 92 93 writer.close(); 94 95 //把生成的HFile 的方式，查询正确的hfile和自己生成的hfile，方便查找问题。 hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -p -f hdfs://hadoop.Master:8020/user/SEA/hfiles/logs/51aa97b2a25446f89d5c870af92c9fc1
1.5K80发布于 2018-03-01 - 来自专栏全栈程序员必看
apache rewritecond_hfile数据格式中的data字段用于
RewriteCond就像我们程序中的if语句一样，表示如果符合某个或某几个条件则执行RewriteCond下面紧邻的RewriteRule语句，这就是RewriteCond最原始、基础的功能，为了方便理解，下面来看看几个例子。
5.3K10编辑于 2022-08-18 - 来自专栏大数据学习与分享
通过Spark生成HFile，并以BulkLoad方式将数据导入到HBase
我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式： 通过HBase的put API进行数据的批量写入 通过生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据存入HBase HBase的数据最终是以HFile的形式存储到HDFS上的，如果我们能直接将数据生成为HFile文件，然后将HFile文件保存到HBase对应的表中，可以避免上述的很多问题，效率会相对更高。 本篇文章主要介绍如何使用Spark生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据导入到HBase中，并附批量put数据到HBase以及直接存入数据到HBase中的实际应用示例。 1. Current cell = 1/hfile-fy:age/1588230543677/Put/vlen=2/seqid=0, lastCell = 1/hfile-fy:name/1588230543677 其中，通过生成HFile文件，然后以BulkLoad导入的方式更适合于大数据量的操作。
2.9K10发布于 2020-08-10 深入解析HBase：从Client到HFile的写入全链路与性能优化
HBase写入流程：从Client到HFile 当一条数据通过HBase客户端发起写入请求时，这条数据将经历一段精心设计的旅程，最终以HFile的形式持久化存储在HDFS上。 采用精细化的锁策略来保证并发安全： Row-level锁：同一行的操作会串行化 Region级别读写锁：保证flush操作与写入操作的隔离性 MVCC机制：维护多版本控制，实现读写的非阻塞 MemStore到HFile 的转换 当MemStore达到特定阈值时，会触发flush操作将内存数据持久化为HFile： 触发条件 memstore大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size（默认128MB memstore总和超过全局阈值 WAL文件数量达到上限 定期自动flush（可配置） Flush执行过程 创建当前memstore的快照，新的写入会进入新的memstore 将快照中的数据按rowkey排序 生成HFile 2025年最佳实践 存储配置方面，随着Intel Optane持久内存的普及，我们推荐三层存储架构： WAL日志放在Optane持久内存盘（延迟<10μs） MemStore使用服务器本地DDR5内存 HFile
50310编辑于 2025-08-27- 来自专栏C++
Windows核心编程：第10章 同步设备IO与异步设备IO
//dres == FILE_TYPE_DISK //文件大小 LARGE_INTEGER li; BOOL bres = GetFileSizeEx(hFile, &li); (hFile); li.QuadPart = 0; bres = SetFilePointerEx(hFile, li, nullptr, FILE_BEGIN); //同步IO //取消线程未完成的同步IO请求 //关闭文件 CloseHandle(hFile); hFile = nullptr; //异步IO HANDLE hFile2 ); bres = CancelIoEx(hFile2, &ol); //bres = CancelIoEx(hFile2, nullptr); //bres = CloseHandle (hFile2); if (ol.hEvent !
1K10发布于 2019-02-22 - 来自专栏ApacheHudi
Apache Hudi重磅RFC解读之记录级别全局索引
(link1, link2) 进行存储，因为HFile有非常好的随机读取性能，这里有关于HFile的基准测试，简要概括如下，如果HFile包含100W个条目，查询10W个目标在95%情况下只需要~600ms 每个Bucket包含N个HFile，另外，所有写入单个HFile的记录需要进行排序，每批新写入会在对应桶中创建新的HFile，因此每个桶会包含N个HFile。 HFile，所以一个FileGroup拥有一个基础HFile文件。 会为每个内联的HFile生成一个URL路径，这个URL路径可被HFile Reader作为单独的HFile读取里面的内容，下面展示文件中内联HFile的结构。 ? 在本例中，它不是数据文件，而是内联的HFile文件。使用这种布局，回滚和提交也很容易处理。上面结构得到与Hudi分区相同的文件系统视图（基础HFile和增量HFile）。
1.5K30发布于 2021-04-13 - 来自专栏大数据-BigData
hudi 0.9.0适配hbase 2.2.6
,org.apache.hadoop.conf.Configuration) [ERROR] method org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader (actual and formal argument lists differ in length) [ERROR] method org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader (actual and formal argument lists differ in length) [ERROR] method org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader ,org.apache.hadoop.conf.Configuration) [ERROR] method org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader ,org.apache.hadoop.conf.Configuration) [ERROR] method org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader
63320编辑于 2022-01-19 - 来自专栏爱生活爱编程
HBase原理 | HBase Split与Compaction
HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件。StoreFile底层是以HFile的格式保存。 MemStore：写缓存， 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，每次刷写都会形成一个新的 HFile。 HFile 中，因此查询时需要遍历所有的 HFile。 Minor Compaction会将临近的若干个较小的 HFile 合并成一个较大的 HFile，但不会清理过期和删除的数据。 Major Compaction 会将一个 Store 下的所有的 HFile 合并成一个大 HFile，并且会清理掉过期和删除的数据。
2.6K20编辑于 2022-06-08 - 来自专栏大数据实战演练
HBase应用（一）：数据批量导入说明
第三种方式：了解过 HBase 底层原理的应该都知道，HBase 在 HDFS 中是以 HFile 文件结构存储的，一个比较高效便捷的方法就是先生成 HFile，再将生成的 HFile 加载到正在运行的 将 HFile 导入到 HBase 中：使用 LoadIncrementalHFiles 或者 completebulkload 将 HFile 导入到 HBase中。 流程如下图所示： ? 3.1 将准备的数据生成HFile 将数据生成 HFile，有两种方式，分别是： 通过 HBase 提供的 HFileOutputFormat2 类编写 MapReduce 程序来生成 HFile 。 此命令行工具遍历准备好的数据文件（HFile），确定每个 HFile 所属的 Region，然后联系相应的 RegionServer 将 HFile 移入其存储目录并将数据供客户端使用。 此过程效率不高，因此用户应尽量减少 准备 HFile 与 将 HFile 加载到 HBase 中 这两步骤之间的时间延迟，尤其是在其他客户端通过其他方式同时加载数据时也要注意。
4.5K41发布于 2019-06-15 - 来自专栏Spark学习技巧
Hbase Bulkload 原理｜面试必备
文件 和 加载 HFile 文件。 生成 HFile HFileOutputFormat2 负责将Reduce的结果，持久化成 HFile 文件。 加载 HFile 上面生成完 HFile 之后，我们还需要调用第二条命令完成加载 HFile 过程。这个过程分为两步，切割数据量大的 HFile 文件和发送加载请求让服务器完成。 切割 HFile 首先它会遍历目录下的每个 HFile ， 首先检查 HFile 里面数据的 family 在 Hbase 表里是否存在。 在割切HFile的过程中，还会检查 column family 对应的 HFile数目。如果一个 column family 对应的 HFile 数目过多，默认数目为32，程序就会报错。
2.7K10发布于 2021-03-05 C/C++ 对代码节的动态加解密
include <ImageHlp.h> #pragma comment(lib,"Imagehlp.lib") void EncrySection(LPSTR szFileName) { HANDLE hFile FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL); HANDLE hMap = CreateFileMapping(hFile , pSection->PointerToRawData, 0, FILE_BEGIN); memset(pByte, 0, pSection->SizeOfRawData); ReadFile(hFile NULL); } for (int x = 0; x < pSection->SizeOfRawData; x++) pByte[x] ^= 0x10; SetFilePointer(hFile , pSection->PointerToRawData, 0, FILE_BEGIN); WriteFile(hFile, (LPVOID)Code, sizeof(Code), &dwWrite,
58420编辑于 2022-12-28PE格式：实现PE文件特征码识别
hMapFile, lpMapAddress = NULL; DWORD dwFileSize = 0; // CreateFile 既可以创建文件，也可以打开文件，这里则是打开文件的含义 hFile == INVALID_HANDLE_VALUE) return 0; // 获取到文件大小 dwFileSize = GetFileSize(hFile, NULL); // 创建文件的内存映像 hMapFile = CreateFileMapping(hFile, NULL, PAGE_READONLY, 0, dwFileSize, NULL); if (hMapFile == NULL) hMapFile = CreateFileMapping(hFile, NULL, PAGE_READONLY, 0, dwFileSize, NULL); if (hMapFile == NULL) hMapFile = CreateFileMapping(hFile, NULL, PAGE_READONLY, 0, dwFileSize, NULL); if (hMapFile == NULL)
1.6K20编辑于 2022-12-28- 来自专栏祝威廉
HBase缓存漫谈
Block Cache是什么概念的呢，我们知道HBase的最小文件单元是HFile, HFile是有结构的，主要包含： 索引，可以是多层 数据 元数据 当然还有一个布隆过滤器，方便确定一个元素是不是在HFile 并且只会有三个动作： 新增HFile HFile 合并 HFile的分裂 这里需要注意HFile一旦生成里面的元素就不会被改变。 一个简单的Get请求，HBase的读取方式是读MemStore 和HFile，读HFile的时候会看数据是不是已经在BlockCache里。 写HFile时把索引加入到Cache hfile.block.bloom.cacheonwrite 写HFile时把布隆过滤器加入到Cache hbase.rs.cacheblocksonwrite 写HFile时把数据也写入到Cache里 这里我们基本知道写Cache的几个时机点： 打开HFile 读HFile 写HFile
89620发布于 2018-08-27 - 来自专栏暴走大数据
HBase BulkLoad 原理及批量写入数据实战
bulkload的实现原理 二、HBase BulkLoad批量写入数据实战 开发生成HFile文件的代码 打成jar包提交到集群中运行 观察HDFS上输出的结果 加载HFile文件到hbase表中 总结 在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹，而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的，每个列族中存储的就是实际的数据，以HFile的形式存在。 路径格式： /hbase/data/default/<tbl_name>/<region_id>//<hfile_id> 2. 为什么要用bulkload方式导入？ 3. bulkload的实现原理 按照HBase存储数据按照HFile格式存储在HDFS的原理，使用MapReduce直接生成HFile格式的数据文件，然后再通过RegionServer将HFile数据文件移动到相应的 总结 本文为了演示实战效果，将生成HFile文件和使用BulkLoad方式导入HFile到HBase集群的步骤进行了分解，实际情况中，可以将这两个步骤合并为一个，实现自动化生成与HFile自动导入。
3.1K10编辑于 2022-12-05 - 来自专栏ClearSeve
CFile::GetStatus 获取文件大小有问题
findFileData.nFileSizeLow; 可以使用如下代码获取文件大小 BOOL GetFileSize(CString strFilePath, ULONGLONG& nFileSize) { HANDLE hFile = CreateFile(strFilePath, GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, NULL, NULL); if(hFile GetFileSizeEx(hFile, &lFileSize)){ CloseHandle(hFile); return FALSE; } nFileSize = lFileSize.QuadPart ; CloseHandle(hFile); return TRUE; }
1.4K30编辑于 2022-02-11 2.12 PE结构：实现PE字节注入
02X ", char_in_hex); } save[x] = char_in_hex; } } // 打开PE文件并写出ShellCode到指定位置 hFile = hFile) { SetFilePointer(hFile, FileOffset, NULL, FILE_BEGIN); bool ref = WriteFile(hFile, , FILE_SHARE_READ, 0, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, 0); hMap = CreateFileMapping(hFile, ) { DWORD dwNum = 0; SetFilePointer(hFile, dwAddr, 0, FILE_BEGIN); WriteFile(hFile, &dwSig, sizeof (hFile, &dwSigNum, sizeof(DWORD), &dwNum, NULL); if (dwSigNum == dwSig) return TRUE; return
73420编辑于 2023-10-11- 来自专栏DevOps
C++ 获取文件列表
**/ void GetFiles(std::string folder_path, std::vector<std::string>& files) { //文件句柄 //intptr_t hFile = 0;//Win10 long hFile = 0; //文件信息 struct _finddata_t fileinfo; std::string p; try { if (( hFile = _findfirst(p.assign(folder_path).append("\\*").c_str(), &fileinfo)) ! files.push_back(p.assign(folder_path).append("\\").append(fileinfo.name)); } } while (_findnext(hFile , &fileinfo) == 0); _findclose(hFile); } } catch (std::exception e) { } }
84710编辑于 2024-03-29 - 来自专栏Java架构师必看
短信收发类无错版SerialStream.cs
#region Attributes private IOCompletionCallback m_IOCompletionCallback; private IntPtr m_hFile EscapeCommFunction(m_hFile, value ? EscapeCommFunction(m_hFile, value ? EscapeCommFunction(m_hFile, value ? Close() { CloseHandle(m_hFile); m_hFile = IntPtr.Zero; m_sPort = null; } public
1K21发布于 2020-10-26 - 来自专栏离别歌 - 信息安全与代码审计
G级大文件分割器 + 核心源码
Para * pInfo = (struct Para *)para; CString strFormat; LPCTSTR lpFileName = pInfo->FileName; HANDLE hFile fi.llFileSize = 0; fi.llPartSize = 0; fi.dwPartNum = 0; fi.llPartSize = pInfo->llPartSize; hFile pDlg->addInfoBox(strFormat); goto __EndPos; } HANDLE hFileMap; hFileMap = CreateFileMapping(hFile ,GetLastError()); pInfo->pDlg->addInfoBox(strFormat); CloseHandle(hFile); goto __EndPos; } ,GetLastError()); pInfo->pDlg->addInfoBox(strFormat); CloseHandle(hFileMap); CloseHandle(hFile
98841发布于 2020-10-15
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