HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。
最近有用到Hbase,整理了下Hbase的架构,整体思路可以看之前的NoSQL概述NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间,仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单,不支持 join 等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务。 HBase中支持的数据类型:byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点:
Feed流:可以理解为信息流,解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有:
一、hbase应用场景 海量数据存储,上百亿行×上百万列,关系型数据库一般最多30个列,单表五百万 准实时查询,上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用:交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大:hbase单表可以百亿行、百万列,数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性; 面向列:hbase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列式存储,其数据在表中是按照某列存储的,这样在查询只需要少数几个字段的时候,能大
•Hive是通过构建元数据,映射HDFS文件构建成表,本质还是HDFS,实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存,底层HDFS,实现大数据实时存储的NoSQL数据库
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。
HBase的基础框架,将分成几个章节对HBase进行描述,不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
之前的系列文章当中,已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库,今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中,与Hadoop生态紧密相关,也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始,来讲讲Hbase。
Region:table在行的方向上横向分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。类似于关系型数据库的表概念。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase(一).assets/image-20210316180046440.png)]
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面对既需要随机读写,又需要批量分析的大数据场景,该如何选择呢?这个场景中,单种存储引擎无法满足业务需求,我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据,如历史订单记录,日志数据,监控 Metrics 数据等等,HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
本文首先对 HBase 做简单的介绍,包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析,并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能,同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况,将理论和实践结合,希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言,我们共同探讨共同学习。
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统:多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
在大数据时代,数据量的爆炸式增长对数据存储和处理能力提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个分布式计算框架,在解决这些挑战中发挥了重要作用。然而,传统的关系型数据库无法很好地处理海量的非结构化或半结构化数据,因此NoSQL数据库变得越来越受到关注和应用。在Hadoop生态系统中,HBase是一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库,提供了快速、随机、实时读写大数据集的能力。本文将介绍HBase的基本概念和原理,并提供一些示例代码。
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写,但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题,而且hbase的数据是存储在Hdfs,而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的,就难免带来效率的下降。下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例(《Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook》, SIGMOD 2011),最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文《Analysis of
分布式实时消息队列Kafka(一) 知识点01:课程回顾 Hbase是什么? 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库,用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么? 冷热数据分离 热数据:大概可能被使用的数据,新产生的数据 写入内存 冷数据:小概率被读取的数据,产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族,为什么要设计列族? 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库,每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组,加快数据读取的速度 Hbase
简单的说HBase就是一个分布式的可扩展的大数据量的非关系型数据库(NoSQL)。它具有一般的关系型数据 Oracle/MySQL的基础功能如:
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。
场景描述:先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。
Hi,大家好!我是祝威廉,本来微博也想叫祝威廉的,可惜被人占了,于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算,数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架,搜索研发四年,大数据平台架构、推荐三年多,个人时间现专注于集群自动化部署,服务管理,资源自动化调度等方向。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一,面对不断上涨的数据量,研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减,冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。 背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一,定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据;数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase;存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。 随着数据量不断增大,带来的是巨大的成本压力与运维难度,目前定制 HBase 集群仅单副本数据量接近 15
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
Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布。腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设,在最新版本中贡献了以下两大特性:缓存引擎高可用运行时、新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime 。
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库,支持高达每秒百万级的写入能力,支持毫秒级精度的数据存储,不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力,得益于其底层依赖的HBase,HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构,提供了优越的写入能力,底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
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。
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容,今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件,在今天依旧被广泛的应用,今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理,了解一下HBase的具体内幕,以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
作者简介 大伟,携程软件技术专家,关注企业级监控、日志、可观测性领域。 一、 背景概述 框架Dashboard是一款携程内部历史悠久的自研监控产品,其定位是企业级Metrics监控场景,主要提供用户自定义Metrics接入,并基于此提供实时数据分析和视图展现的面板服务,提供可定制的基于时间序列的各类系统级性能数据和业务指标数据的看板。还可以提供灵活的数据收集接口、分布式的大容量存储和灵活的展现方式。 由于时间较早,那时候业界还没有像样的TSDB产品,类似Prometheus,InfluxDB都是后起之秀,
温馨提示:本文内容较长,如果觉得有用,建议收藏。另外记得分享、点赞、在看,素质三连哦!
在Hadoop技术生态体系当中,Hbase作为分布式数据库而存在,也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable,各方面性能优异,这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲,Hbase Rowkey设计。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的,一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive。:)
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据,只有以下三种方式:
对大数据领域有一定了解的小伙伴对HBase应该不会陌生,HBase是Apache基金会开源的一个分布式非关系型数据库,属于Hadoop的组件。它使用Java编写,需运行于HDFS文件系统之上。HBase与Hadoop中的其他组件一样,可以运行在廉价硬件上,并可提供数10亿行 X 数百万列的大数据存储、管理能力,以及随机访问和实时读/写能力。HBase的设计模型参考了Google的Bigtable,可以说是Bigtable的开源实现版本。
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。 官方网站:http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本,你也开始使用了。 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,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。比如:Google 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 MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。
Hbase是一种NoSql模式的数据库,采用了列式存储。而采用了列存储天然具备以下优势:
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 彭芳,腾讯云容器产品经理,负责腾讯云 TKE 在存储、安全和云原生etcd服务的产品策划工作。 前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0[1] 版本的正式发布。腾讯云容器 TK
内容来源:2017 年 7 月 29 日,青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候,常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发,探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础,但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理,且只能以顺序方式访问数据,当需要更改数据时,必须搜索整个数据集,从海量文件数据中取出需要进行更改的内容,读取内容,进行更改操作,然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂,有没有更好的可以随机访问数据的办法?
OSS(Object Storage Service)俗称对象存储,主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外,一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案,本文列举了一些常见的技术方案供参考。
HBase是一种非关系型的,分布式的,海量存储数据库。可用于大数据分析,如日志分析。来看看官网解释:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云