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了解HBase与BigTable

在学习HBase(Google BigTable 的开源实现)的时候,我们面临的最为困难的地方就是需要你重构你的思路来理解 BigTable 的概念。 术语幸运的是,Google 的 BigTable Paper 清楚地说明了 BigTable 的真正含义。 这是’数据模型’部分的第一句话: Bigtable 是一个稀疏的,分布式的,持久化的多维有序 Map。 在 Hadoop wiki的 HBase Architecture 页面中指出: HBase 使用的数据模型与 Bigtable 非常相似。 分布式HBase 和 BigTable 建立在分布式文件系统上,因此底层文件存储分布在不同的计算机上。

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Ssystem|分布式|Bigtable

Bigtable被称为谷歌的三驾马车之一,主要面向谷歌的结构化数据存储,其思想被许多nosql数据库继承。Bigtable建立于GFS和Chubby之上,而为MapReduce服务,可以说是承上启下。 A Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map. 时间戳时间戳由Bigtable自动生成或者Client指定,不同版本按照增序排列,便于取出新数据。 Bigtable会定期地进行major compaction彻底抹杀这些数据。 云时代下的Bigtable估计指的是后来2012OSDI的Spanner。

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    快速理解HBase和BigTable

    为了加速理解HBase的一些概念,翻译了这篇文章《Understanding HBase and BigTable》(HBase官方文档推荐阅读文章)。 学习Hbase(Google BigTable的开源实现)最困难的是理解它的实际概念。 一切都在术语中幸运的是,Google的BigTable论文清楚地解释了BigTable究竟是什么。这是“数据模型”部分的第一句话: ?注意:请牢记上边这句话的每一个词BigTable论文继续说明 ? 此外,在BigTable Hbase命名法中,“A”和“B”映射(mappings)将被称为“列族”。创建表时会指定表的列族,以后很难或无法修改。 在这种常见情况下,Hbase BigTable将返回最新版本(具有最高时间戳的版本),因为它以时间逆序存储这些版本数据。

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    聊起 BigTable,让你不再胆怯

    那么不得不提及谷歌的第三驾马车“BigTable”。背景? 上图是摘自 BigTable 的论文,老图配新曲,在此处主要用来阐述 BigTable 产生的其中一个背景,从中我们能够得出如下公式。 Bigtable 是一个分布式的结构化数据存储系统,它被设计用来处理海量数据:通常是分布在数千台普通服务器上的 PB 级的数据。说清楚 BigTable 存储啥样子? 看透彻 BigTable 存储啥样子?一张图(一瓢饮)? 一段话(一箪食)+ 一张图(一瓢饮) = BigTable(足矣)。

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    BigTable的开源实现:HBase数据库

    两种数据库关系数据库(RDBMS)缺点:糟糕的 海量数据处理能力、僵硬的设计约束从 Google 的 BigTable 开始,一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来,NoSQL 这一概念被提了出来 列族最早在 Google 的 BigTable 中使用,这是一种面向列族的稀疏矩阵存储格式,如下图所示。

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    大数据那些事(11):复活的LSM-Tree--BigTable的系统实现

    BigTable是一个非常复杂的系统,发表的论文写得并不是很清楚。所幸Google开源了LevelDB这个Key-Value Store。 这个项目的作者是Jeff Dean和Sanjay Ghemawat,被认为很大程度上重复使用了BigTable在单个节点上的实现,故而使得我们可以通过对LevelDB的代码的阅读获得进一步的了解。 在BigTable的实现上,一个BigTable的cluster有一个client library,一个Master server和很多个的Tablet Server组成的。 那么,client是怎么样实现对BigTable的访问的呢。这需要用到Chubby。 Chubby是一个highly distributed lock service。 当然,就像任何一个类似的系统一样,BigTable的recovery基于log,所有的写操作进内存之前写进log。

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    大数据那些事(10):李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型

    Google三架马车里面,唯独BigTable写得高深难懂,很多时候其实是你首先要理解BigTable里面的一些名字的基本概念。 因为BigTable借用了很多的关系数据库的术语来表示并非是关系数据库的东西,所以我们的理解就似是而非了。这篇文章我们先聊一聊BigTable的数据模型。下一篇文章我们再仔细谈BigTable的实现。 BigTable的论文是这样解释BigTable的:A BigTable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map .大家注意一下,BigTable是一个Map不是一个Table。 在BigTable里,key3是个64bit的number,key1和key2分别是string。

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    大数据那些事(10):李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型

    Google三架马车里面,唯独BigTable写得高深难懂,很多时候其实是你首先要理解BigTable里面的一些名字的基本概念。 因为BigTable借用了很多的关系数据库的术语来表示并非是关系数据库的东西,所以我们的理解就似是而非了。这篇文章我们先聊一聊BigTable的数据模型。下一篇文章我们再仔细谈BigTable的实现。 BigTable的论文是这样解释BigTable的:A BigTable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map .大家注意一下,BigTable是一个Map不是一个Table。 在BigTable里,key3是个64bit的number,key1和key2分别是string。

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    大数据那些事(11):复活的LSM-Tree--BigTable的b系统实现(修)

    这个项目的作者是Jeff Dean和Sanjay Ghemawat,被认为很大程度上重复使用了BigTable在单个节点上的实现。LevelDB为我们对BigTable的实现提供了重要的学习资料。 在BigTable的实现上,一个BigTable的cluster由一个client library,一个Master server和很多个的Tablet Server组成。 那么,client是怎么样实现对BigTable的访问的呢? 这是BigTable比较精密的difference。这需要用到Chubby。 我想这个实现和BigTable应该很不一样。在BigTable里, SSTable(Sorted Strings Table)是一个基本的单元。每个Tablet有若干个SSTable。 当然,就像任何一个类似的系统一样,BigTable的recovery基于log,所有的写操作进内存之前写进log。

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    Cassandra & Hbase争锋 | NoSQL数据库的另一个王者

    背景谷歌在2006年的一份研究报告中首次对Bigtable进行了阐述,如果你熟悉Bigtable这个名词,那么:行先是以一种非常独特的方式被索引,随后Bigtable利用行键对数据进行分割,将它们分布到集群中 Cassandra和HBase都在很大程度上借鉴了早期Bigtable的定义。Cassandra起源于Bigtable和亚马逊的Dynamo技术,HBase将自身定位为开源Bigtable工具。 Cassandra已有10年+的沉淀,基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型。 上面的字太多了,总结一下:分布式NoSQL数据库,基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型极致在线、高并发、高存储、可调的一致性、灵活类SQL(CQL

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    SSTable详解

    再后来开始关注HBase的设计和源码后,开始对BigTable传递的思想慢慢的清晰起来,但是因为事情太多,没有安排出时间重读BigTable的论文。 SSTable的定义要解释这个术语的真正含义,最好的方法就是从它的出处找答案,所以重新翻开BigTable的论文。 SSTable压缩Bigtable的压缩是基于locality group级别:Bigtable的压缩以SSTable中的一个Block为单位,虽然每个Block为压缩单位损失一些空间,但是采用这种方式 SSTable的读缓存为了提升读的性能,Bigtable采用两层缓存机制,两层缓存分别是: 1. High Level,缓存从SSTable读取的KeyValue对。 读写同步只需要在memtable中处理,为了减少memtable的读写竞争,Bigtable将memtable的row设计成copy-on-write,从而读写可以同时进行。 2.

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    瞎扯 Hbase ,很多人都理解错了

    今天扯一下 Hbase ,我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》;这两篇本质上还是一篇文章 ,《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。 HBase(Hadoop Database),是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 按照《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》的说法,“因为BigTable借用了很多的关系数据库的术语来表示并非是关系数据库的东西,所以我们的理解就似是而非了。” 准确而言,Hbase 应该是A Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map.这句话才是 Hbase

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    中英翻译谷歌论文:Percolator

    observers通过向Bigtable tablet服务器发送读取写入RPC来执行事务,Bigtable tablet服务器将读写RPC发送给GFS块服务器。 建立在Bigtable分布式存储系统之上。 Bigtable为用户呈现一个多维排序的映射:键是(行,列,时间戳)元组。 Bigtable在每一行上提供查找和更新操作,而Bigtable行事务可以对单个行进行原子读 - 修改 - 写操作。 Percolator的API和Bigtable的API也很相似:Percolator中大量API就是在特定的计算中封装了对Bigtable的操作。 我们只对Bigtable和Percolator的相对性能感兴趣,因为Bigtable性能的任何改善都将直接转化为Percolator性能的改善。

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    Hive快速入门系列(15) | Hive性能调优 表的优化

    需求 测试大表JOIN小表和小表JOIN大表的效率 2.建大表、小表和JOIN后表的语句 创建大表create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string 分别向大表和小表中导入数据hive (default)> load data local inpath optmoduledatasbigtable into table bigtable;hive ( 加载数据hive (default)> load data local inpath optmoduledatasbigtable into table bigtable; 3. 执行去重id查询hive (default)> select count(distinct id) from bigtable;? 5. 采用GROUP by去重idhive (default)> select count(id) from (select id from bigtable group by id) a;?

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    Hive性能调优 | Fetch抓取

    Task来完成,这一个Reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个Job很难完成,一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换:环境准备:create table bigtable format delimited fields terminated by t;load data local inpath homeadminsoftwaresdata100万条大表数据(id除以10取整)bigtable into table bigtable;set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;测试: SELECT count(DISTINCT id) =32123456; SELECT count(id) FROM (SELECT id FROM bigtable GROUP BY id) a;结果:Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce into table bigtable;先关联再Where:SELECT a.idFROM bigtable aLEFT JOIN ori b ON a.id = b.idWHERE b.id

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    Hive性能调优之Fetch抓取(1)

    Task来完成,这一个Reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个Job很难完成,一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换:环境准备:create table bigtable format delimited fields terminated by t; load data local inpath homeadminsoftwaresdata100万条大表数据(id除以10取整)bigtable into table bigtable; set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;测试: SELECT count(DISTINCT id) =32123456; SELECT count(id) FROM (SELECT id FROM bigtable GROUP BY id) a; 结果: Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce into table bigtable;先关联再Where:SELECT a.idFROM bigtable aLEFT JOIN ori b ON a.id = b.idWHERE b.id

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    云计算读书笔记(二)

    云计算原理与应用云计算服务包括:google文件系统GFS,分布式计算编程模形MapReduce,分布式锁服务Chubby,分布式结构化数据表Bigtable,分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统 Bigtable是Google基于GFS和Chubby的分布式存储系统。 Bigtable在很多方面跟数据库类似。数据模型:Bigtable是一个分布式的多维映射表,表中数据通过一个行关键字,一个列关键字以及一个时间戳进行索引。 Bigtable对存储在其中的数据不做任何解析,一律看成是字符串。 Bigtable主要由三部分组成:客户端程序库(Client Library)、一个主服务器(Master Server)和多个子表服务器(Table Server)客户端访问Bigtable服务时,首先利用函数库执行

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    Hadoop学习笔记—15.HBase框架学习(基础知识篇)

    1.2 BigTable成就了HBase?   Google这个神奇的公司以其不保守的态度以学术论文的方式公开了其云计算的三大法宝:GFS、MapReduce和BigTable,其中对于BigTable的开源实现HBase则是由Doug Cutting HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。 就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。 Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop

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    Hive的调优你都知道那些?

    string) row format delimited fields terminated by t; load data local inpath homebigtable into table bigtable ; 使用count(distinct)set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;SELECT count(DISTINCT id) FROM bigtable row(s) 使用转换set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;SELECT count(id) FROM (SELECT id FROM bigtable string) row format delimited fields terminated by t;load data local inpath homebigtable into table bigtable ;load data local inpath homeori into table ori; 先关联在Whereselect a.id FROM bigtable a left join ori o

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    关于jeff的ppt的一篇阅读笔记

    可容错的系统是必须的每年检查服务器这是一些好玩的事情,告诉我们不要总是期望硬件的总是可靠关于google的集群环境GFS的设计框架下面是google所遇到的挑战,也是为啥分布式系统会诞生在google第一个诞生了bigtable address problem下面的PPT提到了很重要的几点,比如要考虑到增长,低延迟,打造健壮的系统,Add Sufficient MonitoringStatusDebuggingHooks关于MR的一个解释BigTable 的介绍BigTable的架构好了,要开始bug般的spanner了?

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