首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于hbase的实时数仓

基于HBase的实时数仓是一种数据存储和处理架构,用于实时分析和查询大规模数据。HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式数据库,它运行在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,提供了快速的读写能力和强大的数据处理功能。

实时数仓的优势包括:

  1. 高性能:HBase基于列式存储和分布式架构,能够快速读写大量数据。
  2. 可扩展性:HBase可以水平扩展,通过添加更多的节点来处理更大规模的数据。
  3. 强大的数据处理能力:HBase支持复杂的数据查询和分析操作,可以进行实时的数据聚合、过滤和计算。
  4. 高可靠性:HBase具有数据冗余和自动故障恢复机制,保证数据的可靠性和可用性。
  5. 灵活的数据模型:HBase的数据模型灵活,可以存储结构化、半结构化和非结构化的数据。

基于HBase的实时数仓适用于以下场景:

  1. 实时分析和查询:通过HBase的快速读写能力和强大的数据处理功能,可以实时分析和查询大规模数据,支持实时决策和业务优化。
  2. 日志处理和监控:HBase可以高效地存储和处理大量的日志数据,用于实时监控和故障排查。
  3. 用户行为分析:通过存储和分析用户的行为数据,可以了解用户的兴趣和行为模式,为个性化推荐和精准营销提供支持。
  4. 物联网数据处理:HBase可以处理物联网设备生成的海量数据,支持实时的数据存储、查询和分析。

腾讯云提供了一系列与HBase相关的产品和服务,包括:

  1. 云数据库 HBase:腾讯云提供的托管式HBase服务,可以快速创建和管理HBase集群,无需关注底层的基础设施和运维工作。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/hbase
  2. 弹性MapReduce:腾讯云提供的弹性计算服务,可以与HBase结合使用,实现大规模数据处理和分析。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/emr
  3. 数据湖分析服务:腾讯云提供的数据湖解决方案,可以将HBase与其他数据源集成,实现全面的数据分析和挖掘。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/dla

基于HBase的实时数仓是云计算领域中的一种重要技术,可以帮助企业实现大数据的实时处理和分析。通过腾讯云提供的相关产品和服务,用户可以快速搭建和管理HBase集群,实现高性能的实时数据处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于 HBase & Phoenix 构建实时数(2)—— HBase 完全分布式安装

完全分布式 HBase 集群运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop,在前一篇中已经详细介绍了他们安装部署及运行,参见“基于 HBase & Phoenix 构建实时数(1...一、开启 HDFS 机柜感知 HBase数据存储在 HDFS 上,为了优化性能,首先开启 HDFS 机柜感知功能。在 node1 上执行下面的操作步骤。 1....创建 HBase 使用临时目录 mkdir $HBASE_HOME/tmp 5....-- Zookeeper元数据快照存储目录(需要和Zookeeperzoo.cfg 配置文件中属性一致)--> hbase.zookeeper.property.dataDir...-- 配置主压缩时间间隔,0 表示禁止自动主压缩,如果是线上响应时间敏感应用,则建议禁止而 等到非高峰期手动压缩,否则很可能导致 HBase 响应超时而引起性能抖动 -->

8710

基于 HBase & Phoenix 构建实时数(4)—— Kafka 集群安装部署

Kafka 是一个完整消息系统,常用于实时系统中消息中转和数据持久化。...查看 Kafka 在 Zookeeper 中 znode [root@vvml-yz-hbase-test~]#zkCli.sh -server node1:2181 ......[root@vvml-yz-hbase-test~]# 可以看到单分区平均吞吐量约 98.61 MB/S,平均每秒发送 50489 条 2KB 消息。...[root@vvml-yz-hbase-test~]# 三分区平均吞吐量约 169.98 MB/S,平均每秒发送 87032 条 2KB 消息,比单分区提高了 72%。 4....但在实际应用中,一套 Kafka 集群同时提供写和读(生产和消费),双方共享集群资源,比较常见情况是消费者落后于生产者。后面介绍实时数据同步时,将自建脚本测试压测环境下消费延迟。

9610

基于 HBase & Phoenix 构建实时数(1)—— Hadoop HA 安装部署

简便起见,安装部署过程中所用命令都使用操作系统 root 用户执行。...-- 说明:HDFSHA功能防脑裂方法。可以是内建方法(例如shell和sshfence)或者用户定义方法。...建议使用sshfence(hadoop:9922),括号内是用户名和端口,注意,这需要NN2台机器之间能够免密码登陆 fences是防止脑裂方法,保证NN中仅一个是Active,如果2者都是Active...nn2 standby [root@vvml-yz-hbase-test~]# (2)故障模拟 # 在 active NameNode 节点上(这里是 node1),kill 掉 NameNode...rm2 standby [root@vvml-yz-hbase-test~]# (2)故障模拟 # 在 active ResourceManager 节点上(这里是 node1),kill 掉 ResourceManager

9310

基于 HBase & Phoenix 构建实时数(5)—— 用 Kafka Connect 做实时数据同步

本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。...下表描述了四个节点上分别将会运行相关进程。简便起见,安装部署过程中所用命令都使用操作系统 root 用户执行。...:004:0> debezium-connector-mysql 默认会在启动时将存量数据写到 Kafka 中,这使得在构建实时数时,可以做到存量数据与增量数据一步实时同步,极大方便了 CDC(Change...原因是 sink connector 将 MySQL update、delete 都转化为 Hbase 数据插入,但自动识别的 rowkey 为 MySQL 表主键,而该 rowkey 已经存在,...参考: Greenplum 实时数据仓库实践(5)——实时数据同步 Debezium MySQL Source Connector for Confluent Platform Apache HBase

9910

基于MongoDB时数实现

,及时调整一些风控规则和策略,但是不能立刻看到效果,而是需要等到第二天才可以看到调整效果,因此才有了实时数需求。...线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中,因此实时数基于这两个工作流实现,本文重点讲述基于MongoDB实现实时数架构。    ...实现时数技术方案。...Flume对接Kafka写入Hive这个是数平台上一个定时任务,实现比较简单,数据是实时同步, 但是基于特性,不能做到分钟级别的报表,但是可以做到小时级别的。...另外,上述基于MongoDB实现时数架构并不是最优,主要是结合公司目前业务架构以及各个系统、网络等环境限制,调研实时方案。

5.4K111

时数|基于Flink1.11SQL构建实时数探索实践

时数主要是为了解决传统数数据时效性低问题,实时数通常会用在实时OLAP分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。...虽然关于实时数架构及技术选型与传统离线数会存在差异,但是关于数建设基本方法论是一致。...本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数demo,涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。...通过本文你可以了解到: 实时数基本架构 实时数数据处理流程 Flink1.11SQL新特性 Flink1.11存在bug 完整操作案例 古人学问无遗力,少壮工夫老始成。...案例简介 本文会以电商业务为例,展示实时数数据处理流程。另外,本文旨在说明实时数构建流程,所以不会涉及太复杂数据计算。为了保证案例可操作性和完整性,本文会给出详细操作步骤。

1.7K30

时数:实时数3.0演进之路

从业界情况来看,当前主流时数架构基本都是基于Kafka+Flink架构(为了行文方便,就称为实时数1.0)。...下图是基于业界各大公司分享时数架构抽象一个方案: 这套架构总体依然遵循标准分层结构,各种数据首先汇聚于ODS数据接入层。...基于Kafka+Flink这套架构方案很好解决了实时数对于时效性业务诉求,通常延迟可以做到秒级甚至更短。...基于上图所示实时数架构方案,笔者整理了一个目前业界比较主流整体数架构方案: 上图中上层链路是离线数数据流转链路,下层链路是实时数数据流转链路,当然实际情况可能是很多公司在实时数建设中并没有严格按照数分层结构进行分层...然而基于Kafka+Flink时数方案有几个非常明显缺陷: **(1)Kafka无法支持海量数据存储。

11310

AliExpress基于Flink广告实时数建设

摘要:实时数以提供低延时数据指标为目的供业务实时决策,本文主要介绍基于Flink广告实时数建设,主要包括以下内容: 1. 建设背景 2. 技术架构 3. 数架构 4. 实时OLAP 5....技术架构 依托新一代实时计算引擎Flink兴起,在超高性能、数据一致性保障、SQL化编程方式等特点下推动了实时数发展。...当前整体技术架构图如下: 在数据源侧,一方面服务器日志数据与MySQL变更数据作为数数据源,会被采集消息队列Kafka中;另外一方面MySQL 中数据会通过DataX离线方式同步到HBASE中...数架构 数分层搭建需要从复用、成本、质量、扩展性等方面去考虑,实时数搭建,包括层次划分、命名、主题域划分、数据域划分与离线相差不大,目前划分层次如下: 数据源层:DB日志与服务器日志,DB...目前商家看板数据使用HBASE作为存储,然而实际看数需求是需要排序、分页等操作,这个功能实现大多数是通过将数据查询出来,然后基于内存去处理,这种方式开发成本高、不易维护,可通过OLAP天然支持排序、

93620

基于Flink+ClickHouse构建实时数

前言 Flink和ClickHouse分别是实时计算和(近实时)OLAP领域翘楚,也是近些年非常火爆开源框架,很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途实时平台,效果很好。...关于两者优点就不再赘述,本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数方面的一点实践经验。...按照Kimball维度建模理论,点击流数遵循典型星形模型,简图如下。 点击流数分层设计 点击流实时数分层设计仍然可以借鉴传统数方案,以扁平为上策,尽量减少数据传输中途延迟。...好在clickhouse-jdbc项目提供了适配ClickHouse集群BalancedClickhouseDataSource组件,我们基于它设计了Flink-ClickHouse Sink,要点有三...因此,我们采用了一种比较曲折方法:将原表重命名,在所有节点上建立与原表schema相同新表,将实时数据写入新表,同时用clickhouse-copier工具将历史数据整体迁移到新表上来,再删除原表。

1.2K20

基于Flink构建全场景实时数

大家看实时数发展和出现问题,和离线数非常类似,后期数据量大了之后产生了各种问题,离线数当时是怎么解决?离线数通过分层架构使数据解耦,多个业务可以共用数据,实时数是否也可以用分层架构呢?...分层是一种非常有效数据治理方式,所以在实时数如何进行管理问题上,首先考虑也是分层处理逻辑。 实时数架构如下图: ?...比如常见情况下,明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,MySQL 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。...Lambda架构时数 Lambda和Kappa架构概念已在前文中解释,不了解小伙伴可点击链接:一文读懂大数据实时计算 下图是基于 Flink 和 Kafka Lambda 架构具体实践,...如下图是流批结合时数: ? 流批结合时数 数据从日志统一采集到消息队列,再到实时数,作为基础数据流建设是统一。之后对于日志类实时特征,实时大屏类应用走实时流计算。

1.4K20

时数基于流计算 Oceanus 实现 MySQL 和 HBase 维表到 ClickHouse 实时分析

ClickHouse 来构建实时数,并通过流计算 Oceanus 读取 MySQL 数据、关联 HBase维表,最终将数据存入云数据仓库 ClickHouse 进行指标分析,实现完整实时数全流程操作指导...rid=8 [1620] [1620] 1.3 创建云数据库 MySQL 服务 云数据库 MySQL 是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造高性能分布式数据存储服务,让用户能够在云中更轻松地设置...页面地址:https://console.cloud.tencent.com/cdb [1620] 新建 MySQL 服务页面需要注意选择网络是之前创建好。...[1620] 进入 HBase Master 节点 [1620] 点击登录进入服务器 [1620] 输入命令: # 进入HBase命令 root@172~# hbase shell 进入...-1.4', 'table-name' = 'dim_hbase', 'zookeeper.quorum' = '用户自己hbase服务器zookeeper地址,多个用逗号隔开' ); 2.2.2

2.1K30

基于 Kafka 时数在搜索实践应用

Apache Kafka 作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠消息处理能力,且拥有非常广泛应用领域。那么,今天就来聊一聊基于 Kafka 时数在搜索实践应用。...4.2 如何构建实时数为搜索提供数据 当前实时数比较主流架构一般来说包含三个大模块,它们分别是消息队列、计算引擎、以及存储。...4.5 实时数方案进阶 目前,主流时数架构通常有2种,它们分别是Lambda、Kappa。...实时数引入了类似于离线数分层理念,主要是为了提供模型复用率,同时也要考虑易用性、一致性、以及计算成本。...4.5.3 实时数分层 在进阶建设实时数时,分层架构设计并不会像离线数那边复杂,这是为了避免数据计算链路过长造成不必要延时情况。

1.3K21

美团点评基于 Flink 时数平台实践

收集层之上是存储层,这一层除了使用 Kafka 做消息通道之外,还会基于 HDFS 做状态数据存储以及基于 HBase 做维度数据存储。 存储层之上是引擎层,包括 Storm 和 Flink。...二、基于 Flink 时数平台 上面为大家介绍了实时数业务场景,接下来为大家介绍实时数演进过程和美团点评时数平台建设思路。...但实时数模型处理方式却和传统数有所差别,如明细层和汇总层数据一般会放在 Kafka 上,维度数据一般考虑到性能问题则会放在 HBase 或者 Tair 等 KV 存储上,即席查询则可以使用 Flink...在业务灵活性方面,因为准实时数基于 OLAP 引擎实现,灵活性优于基于流计算方式。...实时数平台建设之所以选择 Flink 是基于以下四个方面的考虑,这也是实时数方面关注比较核心问题。

1.2K30

美团点评基于 Flink 时数建设实践

时数据仓库构建 为解决以上问题,我们根据生产离线数据经验,选择使用分层设计方案来建设实时数据仓库,其分层架构如下图所示: ? 图2 实时数数据分层架构 该方案由以下四层构成: 1....存储引擎调研 实时数在设计中不同于离线数在各层级使用同种储存方案,比如都存储在 Hive 、DB 中策略。首先对中间过程表,采用将结构化数据通过消息队列存储和高速 KV 存储混合方案。...根据不同业务场景,实时数各个模型层次使用存储方案大致如下: ?...图3 实时数存储分层架构 数据明细层 对于维度数据部分场景下关联频率可达 10万多TPS,我们选择 Cellar(美团内部基于Tair开发KV存储) 作为存储,封装维度服务为实时数提供维度数据...图4 实时计算流程图 实时数成果 通过使用实时数代替原有流程,我们将数据生产中各个流程抽象到实时数各层当中。实现了全部实时数据应用数据源统一,保证了应用数据指标、维度口径一致。

1.1K20

字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数实践

今天我们分享主要分为四个部分: 实时数场景介绍 数据湖在实时数场景初探 数据湖在实时数典型场景实践以及深度优化 未来规划 01 实时数场景介绍 为了数据湖更好落地,...我们结合这些特点基于数据湖做了一些成套解决方案,接下来我们会基于实际一些场景和案例一一去了解。 02 实时数场景初探 本节我们讨论是字节实时数场景初探以及遇到问题和解决方案。...对于这样场景,数据湖兼具时效性和高效更新能力。同时相对于实时数来说,数据湖可以一份存储,批流两用,从而直接进行高效数据分析。 基于以上对业务分析,我们会按照以下步骤来做一线落地。 1....03 典型场景实践 接下来让我们看字节目前基于Hudi时数整体链路。...(图见实时数据关联 — 写流程) Q5:实时数Kafka流表和Hudi流表是什么关系,以后是否会用Hudi表来代替Kafka流表?

2K40

美团点评基于 Flink 时数建设实践

时数据仓库构建 为解决以上问题,我们根据生产离线数据经验,选择使用分层设计方案来建设实时数据仓库,其分层架构如下图所示: ? 图2 实时数数据分层架构 该方案由以下四层构成: 1....存储引擎调研 实时数在设计中不同于离线数在各层级使用同种储存方案,比如都存储在 Hive 、DB 中策略。首先对中间过程表,采用将结构化数据通过消息队列存储和高速 KV 存储混合方案。...根据不同业务场景,实时数各个模型层次使用存储方案大致如下: ?...图3 实时数存储分层架构 数据明细层 对于维度数据部分场景下关联频率可达 10万多TPS,我们选择 Cellar(美团内部基于Tair开发KV存储) 作为存储,封装维度服务为实时数提供维度数据...图4 实时计算流程图 实时数成果 通过使用实时数代替原有流程,我们将数据生产中各个流程抽象到实时数各层当中。实现了全部实时数据应用数据源统一,保证了应用数据指标、维度口径一致。

1K30

ByteHouse 基于 ClickHouse 优化实现实时数场景突破

第二板块分享字节基于ByteHouse对金融行业实时数现状理解与思考。 字节跳动实时数经验 业务和数据之间有着什么样关系? 在字节跳动内部,大量中台支持着字节不同业务线及产品。...以ROI视角思考实时数需求 实时数是从离线数需求演变而来。业务场景对数要求已经升级为对实时数据分析和离线数实时性增强。...基于ByteHouse时数方案 通过这些技术演进,ByteHouse就可以应用到实时数存储层面。...除了实时性之外,ByteHouse也提供了灵活多维分析和监控能力。 金融行业实时数建设思路 在以往,金融行业数据技术还是基于经典数据仓库,而数据仓库在过去十年也经历了一些升级。...本质上来说,金融行业时数,是对于数和大数据能力里一些实时性能力抽象结合以及升级。 金融行业实时数建设方案 金融行业实时数建设方案从落地层面上,有哪些现有方案可以运用和借鉴?

64230

时数在有赞实践

实时BI看板 通过有赞BI工具基于时数创建实时数据集,使用数据集配置柱状图、线图、饼图等图表来呈现实时汇总数据。目前BI工具所支持接入时数据源有Druid、MySQL。 ?...实时OLAP 实时数基于Druid和ClickHouse等OLAP数据库,给用户提供实时数据分析能力。...,主要用于实时明细中间层宽化处理时补全维度使用,目前该层数据主要存储于HBase中,后续会基于QPS和数据量大小提供更多合适类型存储介质。...DIM层表命名规范:应用名称_数层级_主题域前缀_数表命名 例如:HBase存储,实时维度表 实时数表命名:appname_dim_tablename DWA(实时汇总层) DWA层,即实时汇总层...DWA层表命名规范:应用名称_数层级_主题域前缀_聚合粒度_数据范围 例如:HBase存储,某域当日某粒度实时汇总表 实时数表命名:appname_dwa_subjectname_aggname_daily

77410
领券