在大数据储存任务当中,针对于具备“5V”特征的大规模数据集,数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库(NOSQL),而NOSQL数据库当中,Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Hbase存储原理。
就职于网易杭州研究院后台技术中心数据库技术组,从事HBase开发、运维,对HBase相关技术有浓厚的兴趣。
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。
•MapReduce写入Hbase原理:封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
•个数原则:如果列的个数比较多,建议2 ~ 3个,如果列的个数比较少,建议1个 –列族个数多了,导致比较次数变多,降低性能 –列族个数少了,导致列的比较次数变多,降低性能 •长度原则 :能满足业务需求的情况下,越短越好
参考博客:Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的Zookeeper(二十一)
本文结合两个实战场景就基于 HBase 的大数据存储做了简单的分析,并对 HBase 的原理做了简单的阐述。
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法,分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结,希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验,参考了大量官网和各个前辈的经验,调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过
本文链接: https://moeci.com/posts/分类-大数据/HBase/
大数据开发岗大厂面试30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day01】——Hive1
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
HBase的一级索引就是rowkey,我们只能通过rowkey进行检索。如果我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就需要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 常见的二级索引方案有以下几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 优点:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index ITHBAS
出于中通业务场景的特殊性,我们需要大量的回刷7-15天的数据,如果全部用离线抽取的方式,会给业务系统带来巨大压力,所以利用Hbaserowkey更新的特性,来存储业务数据的历史更新,每天ETL的任务需要大量从Hbase拉取数据,ETL任务需要扫描过滤近百亿数据。
▊《Offer来了:Java面试核心知识点精讲.框架篇》 王磊 著 电子书售价:49.5元 2020年06月出版 本书是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结,包括Spring原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。
前两种方式:需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信,一次性导入大量数据时,可能占用大量 Regionserver 资源,影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/138352.html原文链接:https://javaforall.cn
既然是Write-Ahead-Log,为何先写内存再写WAL? 先写内存的原因:HBase提供了一个MVCC机制,来保障些数据阶段的数据可见性。先写MemStore再写WAL,是为了一些特殊场景下,内存中的数据能够更及时的返回。如果先写WAL失败的话,MemStore助攻的数据会被回滚。
①本文对hbase连接方式进行了深入剖析,也是开发中经常遇到的问题,踩过不少坑,跟大家分享一下此文。
本系列主题是大数据开发面试指南,旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线,完善数据开发的技术栈,以及我们面试一个大数据开发岗位的时候,哪些东西是重点考察的,这些公司更希望面试者具备哪些技能。
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
下面假设我们有一个 CSV 文件,是存储用户购买记录的。它一共有三列, order_id,consumer,product。我们需要将这个文件导入到Hbase里,其中 order_id 作为Hbase 的 row key。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表,Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
2、管理和分配HRegion,比如在HRegion split时分配新的HRegion;在HRegion Server退出时迁移其负责的HRegion到其他HRegionServer上。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
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。
答: HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,实现高性能计算;利用Zookeeper作为协同服务,实现稳定服务和失败恢复;使用HDFS作为高可靠的底层存储,利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能,Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持,HBase是BigTable的开源实现。
之前我们介绍了HBASE的存储机制,HBASE存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质,HBASE的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹,文件夹名是以HBASE表的名字来命名(如果没有使用命名空间,那么默认是在default目录下)。在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹,而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的,每个列族中存储的就是实际的数据,以HFile的形式存在。
前面我们讲过HBase的拆分,其实他们俩是一对的,拆分-合并!本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习,小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。
原文:https://blog.51cto.com/12445535/2359652
昨天,我们讲到了HBase的逻辑结构,今天我们来看一下HBase的存储及访问原理。
问题导读 1.如何确定什么版本是稳定版本? 2.本文是如何确定各个版本的? 3.hbase1.x与hive1.x什么情况下是兼容的? 前面一篇写过 hadoop,hbase,hive,zooke
HBase本身是一个没有单点故障的分布式系统,上层(HBase层)和底层(HDFS层)都通过一定的技术手段保障了服务的可用性,HMaster一般都是高可用部署,如果集群中RegionServer宕机,region的迁移代价并不大,一般在毫秒级就能完成,所以对应用造成的影响也很有限;底层存储依赖于HDFS,数据本身默认也有3副本,数据存储上做到了多副本冗余,而在当前方案中将HBase当做单机使用。
本期有 HBase、MySQL、Spark、Kylin、MongoDB、分布式。 希望大家会喜欢!
HBase主要用ZooKeeper来实现HMaster选举与主备切换、系统容错、RootRegion管理、Region状态管理和分布式SplitWAL任务管理等。 HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。 系统容错 当HBase启动时,每个RegionServer都会到ZooKeeper的/hbase/rs节点下创建一个信息节点(下文中,我们称该节点为”rs状态节点”),例如/hbase/rs/
•step1:数据写入的时候,只写入内存 •step2:将数据在内存构建有序,当数据量大的时候,将有序的数据写入磁盘,变成一个有序的数据文件 •step3:基于所有有序的小文件进行合并,合并为一个整体有序的大文件
本文承接上一篇:hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ,主要是记录 hive 整合hbase的流程
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。
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。
Export、Import底层原理是MR,不适合太大量的数据迁移 此为跨集群的数据导入,若非跨集群,修改hdfs地址即可 导入导出: 目标表的特有数据不会覆盖掉,会保持特有数据的所有特征导出表数据 导出表数据 outputdir最好不存在 Export会自动创建 命令:hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> <endtime>]]] 例子:
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。 我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括
现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点:
一 慕课网 1.Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/391 2.Hadoop进阶(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/890 二 极客学院 1.Hadoop 概述(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/677.html 2.Hadoop 架构介绍(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/986.html
(1)spark运行流程、源码架构 https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103547937
随着大数据时代的发展,诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品,如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配,SQL一统江湖的时代不复存在了。
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下,能完成对数据库的操作。
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n,x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
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