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大数据成神之路

专注大数据领域的一切技术~
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从B+树到LSM树,及LSM树在HBase中的应用
在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中,数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中,则是使用日志结构合并树(Log-structured Merge Tree,LSM Tree)来组织数据。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍,然后说明HBase中是如何运用LSM树的。
王知无-import_bigdata
2022-06-05
1K0
「Apache Hudi系列」核心概念与架构设计总结
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储,所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语,Hudi可以解决流批一体的存储问题。
王知无-import_bigdata
2022-03-11
9150
四万字硬刚Kudu | Kudu基础原理实践小总结
Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?
王知无-import_bigdata
2021-09-22
2.2K0
17道题你能秒我?我Hbase八股文反手就甩你一脸
为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
王知无-import_bigdata
2021-07-12
9560
【硬刚Kylin】Kylin入门/原理/调优/OLAP解决方案和行业典型应用
现今,大数据行业发展得如火如荼,新技术层出不穷,整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术的 Apache Hadoop 最初致力于简单的分布式存储,然后在此基础之上实现大规模并行计算,到如今在实时分析、多维分析、交互式分析、机器学习甚至人工智能等方面有了长足的发展。
王知无-import_bigdata
2021-07-12
1.1K0
Klin、Druid、ClickHouse核心技术对比
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
王知无-import_bigdata
2021-01-06
1.3K0
Hbase、Kudu和ClickHouse全视角对比
Hadoop生态圈的技术繁多。HDFS一直用来保存底层数据,地位牢固。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件,它海量的存储能力,优秀的随机读写能力,能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。
王知无-import_bigdata
2020-12-09
9.1K0
面试必考点:HBase Compaction机制
Compaction是buffer->flush->merge的Log-Structured Merge-Tree模型的关键操作,主要起到如下几个作用:
王知无-import_bigdata
2020-06-15
1.2K0
Kylin使用Spark构建Cube
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 下面是单机安装采坑记,直接上配置和问题解决。 找一台干净的机器,把hadoop hive hbase从原有节点分别拷贝一份,主要目的是配置文件,可以不在kylin所在机器启动相关进程。 开源版本搭建,非整合HDP和CDH。 个别问题解决参考其他博客。 官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决,所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。
王知无-import_bigdata
2020-05-20
1.8K0
从NoSQL运动谈分布式系统的CAP、BASE理论
自从上世纪80年代以降,关系型数据库(即传统的OLTP和OLAP数据库)一直都是后端业务系统的主导,能够满足很多需求。但是,随着数据量的激增、对查询响应要求提升、越来越多非结构化数据泛滥等原因,关系型数据库的领域面临挑战,因此催生了NoSQL(非关系型、not only SQL)运动——这个词在世纪之交才出现,但是NoSQL思想和数据库出现得要早得多。
王知无-import_bigdata
2020-05-20
1.2K0
HBase生产环境优化不完全指南
HBase集群一旦部署使用,再想对其作出调整需要付出惨痛代价,所以如何部署HBase集群是使用的第一个关键步骤。
王知无-import_bigdata
2020-04-02
1.5K0
HBase优化笔记
一般安装好的HBase集群,默认配置是给Master和RegionServer 1G的内存,而Memstore默认占0.4,也就是400MB。显然RegionServer给的1G真的太少了。
王知无-import_bigdata
2020-04-02
1.1K0
设计HBase RowKey需要注意的二三事
这对Scan操作非常友好,因为RowKey相近的行总是存储在相近的位置,顺序读的效率比随机读要高。
王知无-import_bigdata
2020-04-01
1.3K0
Hbase FAQ热门问答小集合
问:Hbase大量写入很慢,一个列族,每个200多列,一秒写30000条数据,使用mutate添加数据,clientbuffer缓存大小为10M,四台测试机,128G内存,分配60G给Hbase,该怎么优化?
王知无-import_bigdata
2020-03-18
4470
我们常说的海量小文件的根源是什么?
为了解决小文件问题,我们也是八仙过海各显神通,一般而言可能都是写个MR/Spark程序读取特定目录的数据,然后将数据重新生成N个文件。但是在以前,这种模式会有比较致命的问题,因为在生成的新文件要替换原来的文件,而替换的过程不是原子过程,所以这个时候如果正好发生读,是会影响的。其次,很多读的程序,都会缓存文件路径,因为我们重新生成了文件,文件名称也变化了,导致读的程序的缓存失效,会发生比如文件找不到等异常。对于在一个进程比较好说,做下刷新就行,但是读往往是在不同的进程实例里,这个时候通知他们也是很难的事情。再极端一点,读取这个表的程序可能是另外一个团队维护的。所以其实小文件并没有想象的那么好解决,或者说能够优雅的解决。
王知无-import_bigdata
2020-01-14
7500
基于Flink SQL构建实时数据仓库
根据目前大数据这一块的发展,已经不局限于离线的分析,挖掘数据潜在的价值,数据的时效性最近几年变得刚需,实时处理的框架有storm,spark-streaming,flink等。想要做到实时数据这个方案可行,需要考虑以下几点:1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制,刚好这几点,flink都完美的实现了,并且支持flink sql高级API,减少了开发成本,可用实现快速迭代,易维护等优点。
王知无-import_bigdata
2020-01-13
3.1K0
Spark面对OOM问题的解决方法及优化总结
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作。后面先总结一下我对Spark内存模型的理解,再总结各种OOM的情况相对应的解决办法和性能优化方面的总结。如果理解有错,希望在评论中指出。
王知无-import_bigdata
2019-12-24
2.9K0
Flink Source/Sink探究与实践:RocketMQ数据写入HBase
最近我们正在尝试把原有的一些Spark Streaming任务改造成Flink Streaming任务,自定义Source和Sink是遇到的第一个主要问题,稍微记录一下。
王知无-import_bigdata
2019-12-05
2.1K0
基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
Micro-Batch Processing:100ms延迟 ,Continuous Processing:1ms延迟
王知无-import_bigdata
2019-10-31
1.1K0
Phoenix全局索引设计实践
全局索引是Phoenix的重要特性,合理的使用二级索引能降低查询延时,让集群资源得以充分利用。本文将讲述如何高效的设计和使用索引。
王知无-import_bigdata
2019-09-29
9850
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