HBase是一个面向列的 NoSQL 分布式数据库，它利用HDFS作为底层存储系统。那么，HBase相对于传统的关系型数据库有什么不同呢？
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。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成，Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1，随着数据增长一个分区在达到一定大小时会自动Split，一分为二。
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题，后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢，小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加，从而拖垮了job的执行速度。
如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一，主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改，并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于Hudi而言，更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写，对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ，下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算，K12 直播课产品作业帮直播课，素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等，以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统，持续赋能更多素质教育产品，不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息，如留存率、到课率、活跃人数等，提高运营决策效率和质量。
Zookeeper： Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表，通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件，这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表，这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说，给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下，没有索引组件的设计（例如：Apache Hive ACID）可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
原文地址：https://kylin.apache.org/docs16/howto/howto_optimize_build.html
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。
从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表，除了您需要自己指定模式和分区信息。 使用以下示例作为指导。Impala首先创建表，然后创建映射。
理论上，对于N维，你最终会得到2 ^ N维组合。但是对于某些维度组，不需要创建这么多组合。例如，如果您有三个维度：洲，国家，城市（在层次结构中，“更大”维度首先出现）。在深入分析时，您只需要以下三种组合组合：
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
HBase 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。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
由于最近两次在大数据项目中使用Apache Kudu,写一篇文章谈谈对Kudu的一些看法和使用心得。
与Phoenix带来的SQL on HBase易用性相比，它带来的负面影响也是巨大的， 大表Join大表，或者全表OrderBy等消耗的资源随数据量呈至少线性增长， 并发直线下降，甚至低到只有百级别，扩容带来的收益下降很快。 另外，Phoenix表查询通过多个独立协调器（Query Server），互相不管对方， 玩命占用HBase资源，在高并发的大查询下就会容易造成HBase整个集群过载。 而像Presto系统所有的请求都是走同一个协调器，可以总控资源使用，优雅的处理过载。 让现有HBase集群聚焦在线KV Store，聚焦作为在线业务的温存储层。
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
在前面的篇章中我们介绍了分布式文件系统HDFS 以及列式存储HBase，HDFS提供了可以横向扩展的存储引擎，适合离线分析场景，不适合于随机读写。HBase适合于随机读写，但由于Scan消耗性能，因此不适合于离线分析场景。因此既可以实现数据的快速插入与实时更新，又能实现对数据的快速分析的Kudu出现了。
作为一名长期关注并实践HBase技术的博主，我深知其在大数据领域尤其是NoSQL数据库中的独特价值及其在面试中的重要地位。本文将深入探讨HBase的关键技术、实战应用，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的HBase技术功底。
最近看一本书，铃木敏文的《零售的哲学》，里面提到一个很有意思的观点，711核心使命是提供便利，围绕便利场景，提供一系列食品、ATM服务等，而不是和超市去PK货物品种。 联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似；传统关系型数据库发展了几十年，就像超市一样，功能非常多，非常完善，也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。 另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制，想着同时解决OTLP/OLAP，也有诞生了NewSQL或者HTA
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？
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。 在前面的博文里，我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么？ Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HD
Kudu在大数据技术栈中是个相对年轻的角色，它原本是Cloudera的内部存储项目，用C++开发，其1.0版本在2016年9月发布，最新版本则是1.9。Kudu本质上是个列式存储引擎，主打“fast analytics on fast data”。由于Kudu非常适合我们的日历数据分析业务的场景，所以我们在一年多前就开始研究它，建设了Kudu集群承载相关业务，并运行至今。
提起分布式，不少人能很清晰的阐述paxos、CAP等理论，但我们在遇到一个具体的分布式问题时，很少有人能知道如何做出一个“好”的设计。对于当前的很多分布式数据系统，包括开源的HBase、ElasticSearch等，我们一般只知其然，很少能够知其所以然。因为几乎所有的分布式数据系统，都会根据自身情况，对实际场景做一些假设，有所舍取，这种多样性也增加了我们的理解难度。
之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过，HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成：
最近知识星球有人问浪尖，自己的hbase集群元数据丢失了，但是数据还在，是否能够修复，其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见，也有很多时候我们是生成hfile加载进hbase。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
HBase 的数据存储节点叫做 HRegionServer，每个 HRegionServer 管理很多个 HRegion，Region 是HBase你们数据管理的最小单元，不同的 Region 存放在不同的 HRegionServer 机器上。
Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：
2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
HBase 作为一款分布式的NoSQL数据库，数据的分布根据rowKey range方式来划分，每个Region 存储了一定范围rowKey 的数据， 数据的读写通常情况下需要指定rowKey 来定位到具体的Region 与 RegionServer， 如果大量的请求根据rowKey都打到同一个Region或者很少的Region上，那么这些Region就会形成热点, 无法使用集群特性有效负载均衡。因此，RowKey 的设计在实践中至关重要。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？ Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化，但是这里面有很多的坑和难点，相对来说工作量也不少，那么有没有更好的解决办法那？---Hudi可以解决。Hudi可以实时获取新数据。 2.实时查询、分析 对于HDFS数据，我们要查询数据，是需要使用MapReduce的，我们使用MapReduce查询，这几乎是让我们难以接受的，有没有近实时的方案，有没有更好的解决方案--Hudi。 什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。 Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
一般来说对于每个Region Server，官方推荐最好是控制Region的数量在20-200个、大小在5-20Gb左右。
HBase 是一款面向列存储，用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是 Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
下面主要从架构、组件原理、业务场景等角度针对相关组件的技术要点进行总结. 主要以问题驱动.
首先提前祝大家中秋快乐，今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾：阿里云专家 封神的分享
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
HDFS是一种开源的分布式文件系统，基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群，提供极低的存储成本，极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障，通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
