参考博客:Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的Zookeeper(二十一)
物理上来说,HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是:Region server,HBase HMaster,ZooKeeper。
HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作。
HBase架构组件 从物理结构上讲,HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时,客户端直接和Region Servers通信。Region的分配,DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分,维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S
ⅲ、重新创建表,在表创建时会自动挂载该协处理器(表在挂载协处理器的时候,回去HBase的根目录下的lib文件夹下面找到jar包)
HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢? HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegion HBase 是集群结构,会
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。
OpenTSDB 是一种基于 HBase 编写的分布式、可扩展的时间序列数据库。官方文档这样描述:OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase; 翻译过来就是,基于Hbase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库,和上面的意思基本相同。 主要用途,就是做监控系统;譬如收集大规模集群(包括网络设备、操作系统、应用程序)的监控数据并进行存储,查询。 存储到OpenTSDB的数据,是以me
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.从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包,我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz
HBase 的核心模块是 Region 服务器。Region 服务器由多个 Region 块构成,Region 块中存储一系列连续的数据集。Region 服务器主要构成部分是 HLog 和 Region 块。HLog 记录该 Region 的操作日志。
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下,能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是:调优
HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器,而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。
从 1970 年开始,大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后,很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
人资绩效系统数据预处理平台,负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据,查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案,查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式,对于更新查询等方面复杂度较高,不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足,但更新单个字段不够友好,且ES成本较高。
客户端在插入,删除,查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据,这个查找Region的过程称之为Region定位。
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展,越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理,如智能监控、电子商务、地理信息等,这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内),以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统,若直接用来存储图片,由于元数据膨胀,在扩展性和性能方面均存在严重问题。
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。
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。
物流人资数据预处理平台,负责接收一线几十万员工不同条线的工作量,每日数据量约2000w,系统负责加工转换并提供数据查询的同时,还需保证查询性能,以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践,讲解HBase集群如何协同工作,并概述读取数据以及存储数据的原理,以及使用HBase注意事项。
个推作为专业的数据智能服务商,在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求,为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS,当然因为硬件的告诉发展,已经出现了内存分布式系统Tachyon,不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面,然后通过定时器再写入HDFS,以保证计算的效率,但是毕竟还没有完全成熟。
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
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库(OpDB)系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始,请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
192.168.1.85 hbase85 #hbase-regionserver,zookeeper
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:
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库:Hadoop数据库,它是一种NoSQL存储系统,专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/,可看到如图1所示的页面: 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”,进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接,进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
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?
客户端(浏览器)缓存 前端页面缓存(squid) 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
大家好,我是一哥,HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用,整理了一些面试问题,大家收藏,文末可以获取PPT。
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/
一、调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下,能够支持运行足够多的mr程序。 二、调优的总体概述 从mr程序的内部运行机制,我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成,其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge),而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。那么在这七个子阶段中,能够进行较大力度的进行调优的就
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。
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
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案,即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下:
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前,需要大家深入了解phoenix的架构,这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析,实现低延迟应用是通过结合下面两个优势: 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储,为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成,如Spark,Hive,Pig,Flume和Map
Hbase 中的每张表都通过行键 (rowkey) 按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个 HRegion 超过 256M 就要被分割成两个,由 HRegionServer 管理,管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。 HRegion 存取一个子表时,会创建一个 HRegion 对象,然后对表的每个列族 (Column Family) 创建一个 store 实例, 每个 store 都会有 0个或多个 StoreFile 与之对应,每个 StoreFile 都会对应一个 HFile , HFile 就是实际的存储文件,因此,一个 HRegion 还拥有一个 MemStore 实例。
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
注意,我会使用第三人称以朋友的角度介绍大数据中必须要学会的框架Hadoop,阅读时间需要五分钟。
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。
公众号来源:编程新说 作者:李新杰 ?§团结力量大 原始社会,由若干血缘相近的宗族、氏族结合起来集体生活,这就是部落。最高首领就是酋长,此外还可能会有军事首领,他们一起繁衍生息。 到了原始社会末期
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。
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;
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。
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
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