社区是一个开源项目的灵魂,随着 TiDB/TiKV 新的社区架构升级, TiKV 社区也计划逐步成立更多个 Special Interest Group(SIG )吸引更多社区力量,一起来改进和完善 TiKV 项目。SIG 将围绕着特定的模块进行开发和维护工作,并对该模块代码的质量负责。
Hbase默认只支持对行键的索引,那么如果需要针对其它的列来进行查询,就只能全表扫描了。表如果较大的话,代价是不可接受的,所以要提出二级索引的方案。网上的实现方法很多,华为,360等公司都有自己的方案,其中华为的已经开源,但是貌似对源码改动较大,新手不容易接受,所以没有选择它们。而其它的像利用Phoenix,solr等外部框架构建索引对Hbase的学习并没有太大的帮助。综上所述,我使用了Hbase自带的Cprocessor(协处理器)来实现。
Coprocessors 之前我们的filter都是在客户端定义,然后传到服务端去执行的,这个Coprocessors是在服务端定义,在客户端调用,然后在服务端执行,他有点儿想我们熟悉的存储过程,传一些参数进去,然后进行我们事先定义好的操作,我们常常用它来做一些比如二次索引啊,统计函数什么的,它也和自定义filter一样,需要事先定好,然后在hbase-env.sh中的HBASE_CLASSPATH中指明,就像我的上一篇中的写的那样。 Coprocessors分两种,observer和endpoint
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Fayson在前面的文章介绍了HBase自带的Coprocessor调用示例《如何使用Java调用HBase的 Endpoint Coprocessor》,本篇文章Fayson主要介绍如何开发一个HBase Endpoint类型的协处理器。 本篇文章示例协处理器主要实现了对列的Co
上篇文章 中,我们介绍了数据读写过程中 tikv-client 需要解决的几个具体问题,本文将继续介绍 tikv-client 里的两个主要的模块——负责处理分布式计算的 copIterator 和执行二阶段提交的 twoPhaseCommitter。
HBase中的一级索引指数据在写入region时,会根据rowkey进行排序后写入,之后regionserver在加载region时,会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
在使用 HBase 时,如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列,此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽,即便网络状况允许,但是客户端的计算处理也未必能够满足要求。在这种情况下,协处理器(Coprocessors)应运而生。它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中,将处理好的数据再返回给客户端,这可以极大地降低需要传输的数据量,从而获得性能上的提升。同时协处理器也允许用户扩展实现 HBase 目前所不具备的功能,如权限校验、二级索引、完整性约束等。
本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理,面向想要了解 TiKV 数据读取执行过程的同学,同时也面向想对该模块贡献代码的同学。阅读本文前,建议读者对 TiDB 整体架构有所了解,先阅读三篇文章了解 TiDB 技术内幕:说存储、说计算、谈调度。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
作者:木鸟杂记 https://www.qtmuniao.com/2022/04/05/crdb-tidb-dist-sql 转载请注明出处
背景 : 近来公司要做报表,随简单研究一下Kylin。Kylin可谓是我泱泱中华在Apace史上耀眼的一笔。
(一)Hbase协处理器的前世今生 Hbase是仿照Google的BigTable设计的,而其协处理器也是仿照BigTable的协处理实现完成的,具体链接可 参考:http://research.google.com/people/jeff/SOCC2010-keynote-slides.pdf (二)什么是Hbase协处理器(Coprocessors )? Hbase的协处理器在Hbase中属于高级的应用功能,它可以让开发者自定义的代码在服务器端执行,来完成特定的一些功能。 (三)为什
由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询、查询总记录数、分页等就比较麻烦了。想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法:
在正式进行讲述实现之前,我觉得有必要说一下出发点。团队期初数据都是基于 HBase+Phoenix 这样架构进行持久化。随着业务的复杂性增加,对部分表的查询效率和查询条件多样性,提出了更高的要求。HBase+Phoenix 就会出现索引滥用。变更索引变的特别的频繁,同时一些数据客观的表,变更索引的代价是非常大的。
Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法,其主要思想就是如果某个项集不频繁,则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法,有点像分布式的Apriori,因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集,挖掘新增的事务集,获取所有新增频繁集,然后与已有的频繁集做并集,对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁,而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的频繁计数,这样完成后就能获得所有的全局频繁集,并不需要重新挖掘已有的事务集,效率必然提高。 至于Hbase的C
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HBase是一款基于Hadoop的Key-Value数据库,提供了对HDFS上数据的高效随机读写服务,填补了Hadoop MapReduce批处理的缺陷,但HBase作为列簇数据库无法轻易的建立“二级索引”、难以执行求和、计数、排序等操作。在HBase0.96版本后引入了协处理器(
HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase中,统计数据表的总行数,需要使用Counter方法,执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,做一些简单的相加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在server端,能够减少通讯开销,从而获得很好的性能提升。于是,HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors),实现一些激动人心的新特性:能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
在大数据领域,数据量持续增长,数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题,Apache Kylin应运而生。
1.1 客户端一般通过tidb来连接TiDB集群,一般OOM之后可能会出现Lost Connection to MySQL Server during query
canal-1.1.4/parse/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/parse/inbound/ErosaConnection.java
分库分表是一个非常普遍的问题,会增加我们业务逻辑的复杂性,并且多维度的 mapping 可能导致我们整体性能的下降。有了 TiDB 我们可以不用再考虑分库分表,不再需要写那么多的复杂逻辑。
比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,做一些简单的相加或者聚合计算的时候, 如果直接将计算过程放置在 server 端,能够减少通讯开销,从而获 得很好的性能提升
上一篇 《TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览》讲到了 TiDB 为了最大化利用分布式计算能力,会尽量将 Selection 算子、聚合算子等算子下推到 TiKV 节点上。本文将继续介绍 Coprocessor 中表达式计算框架的源码架构,带大家看看 SQL 中的表达式是如何在 Coprocessor 中执行的。
修改 hbase-site.xml 文件 <property> <name>hbase.superuser</name> <value>hbase</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController,org.apache.hadoop.hbase.secur
经过一年多的开发,TiDB 4.0 终于迎来 GA 版本,作为 TiDB「面向未来的数据库」道路上面的一个重要的里程碑,TiDB 4.0 不光在稳定性、易用性、性能、云原生等各个方面都有了巨大的进步,新增的特性也让 TiDB 产品能够支持更多元的业务类型。
HBase在不开启授权的情况下,任何账号对HBase集群可以进行任何操作,比如disable table/drop table/major compact等等。
Kylin 会在 HDFS 上生成文件,根目录是 “/kylin” (可以在conf/kylin.properties中定制),然后会使用 Kylin 集群的元数据表名作为第二层目录名,默认为 “kylin_metadata”。
距离 TiDB Hackathon 落幕已经过去了半个多月,回忆这次比赛、获奖的经历,依然让我感到非常兴奋。我目前是华南理工大学大三的学生,我和正在 PingCAP 实习的学长奕霖一起组队参加了这次 TiDB Hackathon,比赛的主题为 “Improve”,即提升 TiDB 及相关项目的性能、易用性等。我们项目设计的切入点是:
在HBase中,表格的Rowkey按照字典排序,Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局、分布式索引,成为了其成功的最大的砝码。图1显示了HBase
Coprocessor是HBase 0.92.0引入的特性。使用Coprocessor。能够将一些计算逻辑下推到HBase节点,HBase由一个单纯的存储系统升级为分布式数据处理平台。
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢,直接超时了(超时时间设置的为5min),在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现:
Shell里提供了大量的命令,可以查看系统的状态信息。今天以运行在Intel Arch上的Vx69为例,总结一下硬件相关的Show命令
下载地址:http://archive.apache.org/dist/hbase/
前不久从项目一线同学得到某集群的告警信息,某个时间段 TiDB duration 突然异常升高,持续时间6小时左右,需要定位到具体原因。
二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。 理论目标在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标:1,高性能的范围检索。2,数据的低冗余(存储所占的数据量)。3,数据的
HBase ACL 可以实现不同的用户、Group与Namespace、Table、ColumnFamily层级的数据权限控制
可以看到「使用count查询表的数据条数」这个操作可能需要消耗过长时间(运行'$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hbase.jar rowcount' 来运行计数 mapReduce 作业)。
Kylin介绍: 关于Kylin的简介网上资料有很多,就不做过多的赘述了,这里给一个中文链接: http://kylin.apache.org/cn/ 搭建步骤:
在学习了之前的几篇 raft-rs,raftstore 相关文章之后(如 Raft Propose 的 Commit 和 Apply 情景分析,Raftstore 概览等),raft-rs 以及 raftstore 的流程大家应该基本了解了。其中 raft-rs 解决的是单个 Raft group(即单个 Region) 的问题,raftstore 解决的是多个 Raft group (即多个 Region)的问题。Split 和 Merge 则是 raftstore 多个 Raft group 所独有的操作。TiKV 中的 Split 能把一个 Region 分裂成多个 Region,Merge 则能把 Range 相邻的 2 个 Region 合成一个 Region。本文接下来要介绍的是 Split 的源码。
2018 年 4 月 27 日,TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本,对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
接着上一篇介绍协处理器的文章http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145,本篇我们来实战一个例子,看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址:https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index 业务需求: 现有一张Hbase的表,数据量千万级+,而且不断有新的数据插入,或者无效数据删除,每日新增大概几百万数据,现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询,但是由于性能
测试环境,hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。但是hbase在master启动的过程中,只要hdfs上有/hbase目录
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死,于是搁置了好久,昨晚终于尝试了一下,完美搞定,本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
1. 概要设计 主要思路: 为每个DataTable创建一个与之对应的IndexTable,通过各种途径,保证IndexTable Region与DataTable Region一一对应,并且存储在同一个RegionServer上,存储结构如图所示。最终要实现的效果是,每个IndexTable Region是对应的DataTable Region的局部索引,使用索引进行查询时,将对每个IndexTable Region进行检索,找出所有符合条件的DataTable RowKey,再根据DataTabl
在学习了之前的几篇 **raft-rs**, **raftstore** 相关文章之后(如 Raft Propose 的 Commit 和 Apply 情景分析,Raftstore 概览等),**raft-rs** 以及 **raftstore** 的流程大家应该基本了解了。其中 raft-rs 解决的是单个 Raft group(即单个 Region) 的问题,raftstore 解决的是多个 Raft group (即多个 Region)的问题。Split 和 Merge 则是 raftstore 多个 Raft group 所独有的操作。 TiKV 中的 Split 能把一个 Region 分裂成多个 Region,Merge 则能把 Range 相邻的 2 个 Region 合成一个 Region。本文接下来要介绍的是 Split 的源码。
在HBase中,namespace命名空间指对一组表的逻辑分组,类似RDBMS中的database,方便对表在业务上划分。Apache HBase从0.98.0, 0.95.2两个版本开始支持namespace级别的授权操作,HBase全局管理员可以创建、修改和回收namespace的授权。
将 bin 目录和 和 conf 目录备份一份,再修改配置文件,预防配置不成功可重置
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云