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关键词

有赞亿级订单同步的探索与实践

2.1.3 ES 同步ES 同步针对单表场景可以通过 index 的操作来进行写入,index 可以采 exteneral 本也称作外部本号来进行控制,同样适上述的 SeqNo 来做乐观锁去解决该问题 2.2.2 HBase同步其实上述多表同步乱序的问题并不是绝对的,针对 Hbase 这种自带列本号的将会自动处理或丢弃低本数据,同时针对这种情况,设计成每个 table 表中的字段都会列入到 Hbase 顺序队列无非就是保证有序,因为 ES 没有 HBase 的字段级别本号,目前订单采的是 HBase 做一层中间处理层,解决该问题,如图所示:? HBase 的数据写入到 ES 中,无论并发程度如何,最终至少有一次的 get 请求拿到的本 version 字段是最大的,该 version 作为 ES 的外部本号解决 ES 本号问题。 此方案会有好处:HBase 协助管理内部字段本,同时根据内部操作,协助 ES 拿到对应的本,且数据能拿到最新数据;去掉了顺序队列,HBase 具有良好的吞吐,相对于顺序队列拥有更大的吞吐量;横向拓展增大消速率

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IDEA远程连接HBase及其Java API实战

文章目录开放端口域名配置Hbase安装IDEA源码开放端口安全组没开放端口是原罪!!!导致好多BUG力。Hbase悄悄咪咪的了好多端口,比如被我抓到的42239,直接搜索报错药不对症。 WindowsSystem32driversetchosts 公网ip masterHbase安装下载压缩包 可以去官网下载http:hbase.apache.orgdownloads.html 也可以去镜像下载历史本 http:archive.apache.orgdisthbase 以1.3.2本为例:直接下载或者下载到本地再上传都行,看你哪个快。 hbase-client 1.3.2 本是1.3.2,注意和你自己的一致,可以登录hbase shell时查看。 hbaseCRUD.scanColumn(student,S_No); hbaseCRUD.close(); System.out.println(记得一键三连~); }}点击运行后需要点耐心等待,灰色INFO、DEBUG信息都可不

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    一种多数据源索引同步设计

    保证数据一致性方案上面说到通过mq来同步数据,其实binlog消息是可以有顺序标记的(filename+offset),如果将其转化为一个long类型数值就可以作为本号使,既然有本号,那么只要保证新数据的本号高于旧数据即可 (按上面的转换方式天然保证),然而Es并不支持列级别本号,只能设置行级别,多数据源有多个本号,所以使原生的Es本号并不可行。 在HBase中建立HTable,作为镜像索引 2. 通过mq消多个数据源的binlog消息,消息中包含binlog序号转换而来的version 3. 通过get操作从HBase中获取单条记录(不指定version),建议是保持rowkey和索引唯一键一致,方便两侧的读写 5. 正常返回结束,否则重试即可具体需要实现一个消多个数据源消息的consumer,需要同时访问HBase和Es:补充说明几点: 1.

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    再谈 HBase 八大应场景

    关于计算与存储分离在云上,对于引擎最为核心的就是存储计算分离,存储可以按需计,起码得弹性伸缩。计算则按节点存储提供。 如果完全按照QPS计,要么高得吓人,要么难以满足更多的场景,比如存储10M,到底算一次QPS,还是多少次。 拥有双重属性的HBase天生就具备广阔的应场景。在最近的一些本中,引入了OffHeap降低gc影响,优化链路延迟,提供Replica等可以满足在线的需求。 之上有OpenTSDB模块,可以满足时序类场景的需求推荐画像:特别是户的画像,是一个比较大的稀疏矩阵,蚂蚁的风控就是构建在HBase之上时空数据:主要是轨迹、气象网格之类,滴滴打车的轨迹数据主要存在HBase 存储在hbase之中,满足在线报表查询的需求消息订单:在电信领域、银行领域,不少的订单查询底层的存储,另外不少通信、消息同步的应构建在HBase之上Feeds流:典型的应就是xx朋友圈类似的应NewSQL

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    大数据入门基础系列之浅谈Hive和HBase的区别

    运行Hive查询会花很长时间,因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。 它支持四种主要的操作:增加或者更新行,查看一个范围内的cell,获取指定的行,删除指定的行、列或者是列的本。 本信息来获取历史数据(每一行的历史数据可以被删除,然后通过Hbase compactions就可以释放出空间)。 另外,由于hive在hadoop上运行批量操作,它需要花很长的时间,通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。 HBase是一个开源的、分布式的、多本的、面向列的存储模型,能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。

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    初识 HBase

    数据维护:在关系数据库中,更新操作会最新的当前值去替换记录中原来的旧值,旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时,并不会删除数据旧的本,而是生成一个新的本,旧有的本仍然保留。 生态体系,所以HBase本选择实际就是Hadoop的本选择。 CDH以及HDP都是基于Apache Hadoop社区衍生出来的,这两个发行虽然都是商业的,但不属于收本,除非需要提供技术服务,才需要收取一定的服务,并且它们也都是开源的。 StoreFile的合并: 每次刷写都生成一个新的StoreFile,数量太多,影响查找速度、调Store.compact()把多个合并成一个合并操作比较耗资源,只有数量达到一个阈值才启动合并读写流程示意图 每个单元格都保存着同一份数据的多个本,这些本采时间戳进行索引。

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    轻松理解Hbase面向列的存储

    (行式存储相当于套餐,即使一个人来了也给你上八菜一汤,造成浪;列式存储相等于自助餐,按需自取,人少了也不浪) ② 行式存储一行数据只需一份主键,列式存储一行数据需要多份主键。 官方介绍Apache Hbase是Hadoop数据库,一个分布式、可扩展、大数据存储。 当你需要随机地实时读写大数据时使Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。 Hbase是一个开源的、分布式的、带本的、非关系型数据库,模仿谷歌的BigTable。BigTable使Google File System作为分布式数据存储,同理Hbase使HDFS。 row_key.png 数据在进入Hbase时都会被打上一个时间戳,这个时间戳可以作为本号来使。 table.png 官方文档中提醒:把传统数据库中的表行列的概念Hbase中不是一个有帮助的类比。相反可以把Hbase的表想象成一个多(两)维Map(Map套Map)。

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    一文看懂HIVE和HBASE的区别

    运行Hive查询会花很长时间,因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。 它支持四种主要的操作:增加或者更新行,查看一个范围内的cell,获取指定的行,删除指定的行、列或者是列的本。 本信息来获取历史数据(每一行的历史数据可以被删除,然后通过Hbase compactions就可以释放出空间)。 另外,由于hive在hadoop上运行批量操作,它需要花很长的时间,通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。 就像Google来搜索,FaceBook进行社交一样,Hive可以来进行统计查询,HBase可以来进行实时查询,数据也可以从Hive写到Hbase,设置再从Hbase写回Hive。End.

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    浅析大数据HIVE和HBASE有何区别

    运行Hive查询会花很长时间,因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。 它支持四种主要的操作:增加或者更新行,查看一个范围内的cell,获取指定的行,删除指定的行、列或者是列的本。 本信息来获取历史数据(每一行的历史数据可以被删除,然后通过Hbase compactions就可以释放出空间)。 另外,由于hive在hadoop上运行批量操作,它需要花很长的时间,通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。 就像Google来搜索,FaceBook进行社交一样,Hive可以来进行统计查询,HBase可以来进行实时查询,数据也可以从Hive写到Hbase,设置再从Hbase写回Hive。

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    什么是列式存储?

    (行式存储相当于套餐,即使一个人来了也给你上八菜一汤,造成浪;列式存储相等于自助餐,按需自取,人少了也不浪)② 行式存储一行数据只需一份主键,列式存储一行数据需要多份主键。 官方介绍Apache Hbase是Hadoop数据库,一个分布式、可扩展、大数据存储。当你需要随机地实时读写大数据时使Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。 Hbase是一个开源的、分布式的、带本的、非关系型数据库,模仿谷歌的BigTable。BigTable使Google File System作为分布式数据存储,同理Hbase使HDFS。 在传统数据库中每一行的唯一标识符叫做主键,在Hbase中叫做row key(行键)。如下图:?数据在进入Hbase时都会被打上一个时间戳,这个时间戳可以作为本号来使。 在Hbase中,只要确定了列族(具体的列不管),表(Table)就确定了。如下图:?官方文档中提醒:把传统数据库中的表行列的概念Hbase中不是一个有帮助的类比。

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    大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day13】——Hbase7

    前言 本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自大数据技术专栏的各个小专栏,由于个别笔记上传太早,排杂乱,后面会进行原文美化、增加。 文章目录 前言面试题 01、MapReduce写入Hbase的原理和要求是什么?面试题02、什么是BulkLoad,于什么场景?面试题 03、协处理器是什么?Hbase中提供了几种协处理器? 面试题 01、MapReduce写入Hbase的原理和要求是什么?面试题02、什么是BulkLoad,于什么场景?面试题 03、协处理器是什么?Hbase中提供了几种协处理器? 在 Kafka 中,生产者写入消息、消者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的,从 而实现的是一种主写主读的生产消模型。 对延时敏感的应而言,主写从读的功能并不太适。到此7天的Hbase复习就结束了,呼~总结今天我们复习了面试中常考的Hbase相关的五个问题,你做到心中有数了么?

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    Hbase 的 WAL 在 RegionServer 基本调过程

    特别说明 Hbase 不同本的wal的源码差异比较大,但是原理几乎类似,本文档是采当前线上使本( Hbase1.1.3 )来分析的。 这个RingBuffer是一个线程安全的消息队列,在wal中主要于有效且安全的协调多个生产者一个消者模型。 其中多个生产者就是这个append方法,将会有很多client产生数据都放到这个消息队列中,但是只有一个消者从这个队列中取数据并调sync方法把数据从缓存刷到磁盘,这样能保证WAL日志并发写入时日志的全局唯一顺序 SYNC_WAL );1.1.3本的WAL的持久化等级分为如下四个等级:USER_DEFAULT:默认如果户没有指定持久化等级,HBase使SYNC_WAL等级持久化数据。 相关推荐 Hbase写入hdfs源码分析Hbase WAL线程模型源码分析 HBase本数据迁移总结

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    大数据项目之_15_电信客服分析平台

    集群环境(CDH):尖叫提示:学习的时候使的普通本的,企业开发中使的是 CDH 本的。 1) 配置 kafka使本 kafka_2.11-0.11.0.2,不使本 kafka_2.10-0.8.2.1。 )  如果以上操作均成功,则开始编写操作 HBase 的代码,于消数据,将产生的数据实时存储在 HBase 中。 HBase 中,所以编写调 HBase API 相关方法,将从 Kafka 中读取出来的数据写入到 HBase;  c) 以上两步已经足够完成消数据,存储数据的任务,但是涉及到解耦,所以过程中需要将一些属性文件外部化 ,HBase性方法封装到某一个类中。

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    Hbase(四):Hbase原理

    其中旧的本其实是垃圾数据 时间一长 垃圾数据就可能很多 浪磁盘空间 所以当达到一定的阈值的时候 会自动合并storefile 在合并的过程中将垃圾数据清理 而当合并出来的文件达到一定程度时 再从新进行切分 HFile的Data Block,Meta Block通常采压缩方式存储,压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO,随之而来的开销当然是需要花cpu进行压缩和解压缩。 可以存储很多数据​ 基于hdfs,所以支持可扩展性,可以通过增加大量的廉价的硬件提高存储容量 ​ 按列存储,空的数据不占空间,当存储稀疏数据时,不会浪空间 ​ 按例存储,同一列的数据存放在一起,而同一列的数据一般都是同样的类型的内容相似的数据 Hbase与Hive,以及传统关系型数据库的比较比起传统的关系型数据库,可以存储半结构化非结构化的数据,可以存储和处理更大级别的数据,提供高效的查询,对于稀疏数据的处理更好,具有更好的横向扩展性,免开源性价比很高 hbase可以提供实时的数据的处理能力,适于在线数据查询处理,本质上是一种数据库工具。

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    HBaseHBase迷你MiniBase学习笔记

    而MiniBase吸收了HBase最核心的引擎部分的精华,希望可以通过学习MiniBase以小见大,能够对自己理解HBase这个庞然大物有所帮助。 注意在Key相同的情况下,sequenceId更大的KeyValue排在更前面,这是因为sequenceId越大,说明这个PutDelete操作本越新,它更可能是户需要读取的数据再比较op code 假设户读取时能看到的sequenceld≤101的数据,那么读取流程逻辑如下:Key=A的本 我们们只关注(A,Delete,100)这个本,该本是删除操作,说明后面所有key=A的本都不会被户看到 Key=B的本 我们只关心(B,Put,101)这个本,该本是Put操作,说明该Key没有被删除,可以被户看到。 Key=C的本 我们只关心(C,Put,95)这个本,该本是Put操作,说明该Key没有被删除,可以被户看到。

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    hbase数据原理及基本架构

    ,表可以设计的非常稀疏;  5.数据多本:每个单元中的数据可以有多个本,默认情况下本号自动分配,是单元格插入时的时间戳;  6.数据类型单一:hbase中的数据都是字符串,没有类型hbase与hdfs 行存储与列存储:  传统行式数据库:    1.数据是按行存储的    2.没有索引的查询使大量IO    3.建立索引和物化视图需要花大量时间和资源    4.面向查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求 (族)的存储和权限控制,列(族)独立检索;  4.稀疏:对于空(null)的列,并不占存储空间,表可以设计的非常稀疏;  5.数据多本:每个单元中的数据可以有多个本,默认情况下本号自动分配,是单元格插入时的时间戳 行存储与列存储:  传统行式数据库:    1.数据是按行存储的    2.没有索引的查询使大量IO    3.建立索引和物化视图需要花大量时间和资源    4.面向查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求 高可Write-Ahead-Log(WAL)保障数据高可? 理解高可首先:必须理解下HLog的作HBase中的Hlog机制是WAL的一种实现,而WAL是事务机制中常见的一致性的实现方式。

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    HBase-1.3.1 集群搭建

    它利了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读写访问,是Hadoop文件系统的一部分。人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。 使HBase在HDFS读取消随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上,并提供了读写访问。 -1.3.1-bin.tar.gz环境变量如果是对所有的户都生效就修改vi etcprofile 文件 如果只针对当前户生效就修改 vi ~.bahsrc 文件sudo vi etcprofile# JAVA_HOME=libjvmexport HBASE_MANAGES_ZK=false其实HBase里面自带了一个ZooKeeper,而这个属性的值就是是否使这个自带的ZooKeeper,很显然我这里要使自己的 homehadoophbase-1.3.1bin.stop-hbase.sh或者 jps 查看进程kill 掉Contact作者:鹏磊出处:http:www.ymq.ioEmail:admin@souyunku.com权归作者所有

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    分布式跟踪工具Pinpoint初探

    前言由于工作需要,前段时间抽口研究了一下APM(Application Performance Management)相关技术,无论是收的还是免的。 架构图优点代码零侵入,运JavaAgent字节码增强技术,只需要加启动参数即可。 工具说明 Pinpoint-Web将收集到的数据显示成WEB网页形式Pinpoint-Collector收集各种性能数据Pinpoint-Agent和自己运行的应关联起来的探针HBase Storage 收集到的数据存到HBase中hbase_scriptsPinpoint初始化数据库jdk-1.8Java运行环境apache-tomcat-8.0Tomcat运行容器Docker环境这里,我们使Docker 进行测试,下载一个纯净的centos:docker pull docker.iocentos创建测试环境:docker run -it --name pinpoint -v homesoftware:

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    深入探讨为什么HBase Scan性能低下

    实现,因此一次范围查询可能会涉及多个分片、多块缓存甚至多个数据存储文件;其二是因为HBase中更新操作以及删除操作实现都很简单,更新操作并没有更新原有数据,而是使时间戳属性实现了多本。 3、如果不限制每次请求的数据集大小,很可能服务器端扫描大量数据会花大量时间,客户端和服务器端的连接就会timeout。 通常建议OLTP业务中少量数据量扫描的scan可以使scan API。大量数据的扫描使scan API,扫描性能有时候并不能够得到有效保证。 那么问题就来了,HBase为什么不支持顺序扫描?这是因为HBase支持更新操作以及多本的概念,这个很重要。可以说如果支持更新操作以及多本的话,扫描性能就不会太好。 所以HBase架构本身个人认为并不适合做大规模scan,很大规模的scan建议还是Parquet,可以把HBase定期导出到Parquet来scan。

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    HBase面试题

    (3) Hbase为null的记录不会被存储.(4)基于的表包含rowkey,时间戳,和列族。新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的本.(5) hbase是主从架构。 另外,由于hive在hadoop上运行批量操作,它需要花很长的时间,通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。Hive 适合来对一段时间内的数据进行分析查询,例如,来计算趋势或者网站的日志。 数据可以有多个本。可伸缩性,Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的,所以它能够轻松增加或减少硬件的数量,并且对错误的兼容性比较高。 为null的列浪了存储空间。而如上文提到的,HBase为null的Column不会被存储,这样既节省了空间又提高了读性能。 多本号数据:依据Row key和Column key定位到的Value能够有随意数量的本号值,因此对于须要存储变动历史记录的数据,HBase是很方便的。

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      消息队列 RocketMQ 版

      消息队列 RocketMQ 版(TDMQ RocketMQ 版)是一款腾讯自主研发的消息队列服务,兼容Apache RocketMQ 的各个组件与概念,支持RocketMQ 4.6.1及以上版本的客户端零改造接入,同时具备计算存储分离,灵活扩缩容的底层优势。

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