Procedure V2, 是hbase1.1版本引入的一套fault-tolerant的执行multi-steps-job的框架, 目前主要用在Master中, 比如创建表,删除表等操作 新旧比较 下面比较0.94版本和1.25版本下的建表流程 0.94 0.94版本中,创建表是通过HBaseAdmin类,向Master发起一个异步的建表请求,然后不断的扫描meta表,直到从meta表中扫描到的表的region数目和预期的数据相同,即认为建表成功, 时序图如下: 流程: 1. 从HBaseAd…

前面的几篇文章.我们具体介绍了HBase中HRegion上MemStore的flsuh流程,以及HRegionServer上MemStore的flush处理流程.那么,flush究竟是在什么情况下触发的呢?本文我们将具体探究下HBase中MemStore的flush流程的发起时机.看看究竟都有哪些操作.或者哪些后台服务进程会触发MemStore的flush. 首先.在<HBase源代码分析之HRegionServer上MemStore的flush处理流程(一)>和<HBase源代码分析之…

在<HBase源代码分析之HRegion上MemStore的flsuh流程(一)>.<HBase源代码分析之HRegion上MemStore的flsuh流程(二)>等文中.我们介绍了HRegion上Memstore flush的主体流程和主要细节. 可是,HRegion仅仅是HBase表中依照行的方向对一片连续的数据区域的抽象,它并不能对外提供单独的服务,供client或者HBase其他实体调用.而HRegion上MemStore的flush还是要通过HRegionServer来对…

继上篇文章<HBase源代码分析之HRegionServer上MemStore的flush处理流程(一)>遗留的问题之后,本文我们接着研究HRegionServer上MemStore的flush处理流程.重点讲述下怎样选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力,还有HRegion的flush是怎样发起的. 我们先来看下第一个问题:怎样选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力.上文中我们讲到过flush处理线程假设从flushQueue队列中拉取出的一个…

在<HBase源代码分析之MemStore的flush发起时机.推断条件等详情>一文中,我们具体介绍了MemStore flush的发起时机.推断条件等详情.主要是两类操作.一是会引起MemStore数据大小变化的Put.Delete.Append.Increment等操作,二是会引起HRegion变化的诸如Regin的分裂.合并以及做快照时的复制拷贝等.相同会触发MemStore的flush流程.同一时候.在<HBase源代码分析之compact请求发起时机.推断条件等详情(一)>…

继上篇<HBase源代码分析之HRegion上MemStore的flsuh流程(一)>之后.我们继续分析下HRegion上MemStore flush的核心方法internalFlushcache().它的主要流程如图所看到的: 当中.internalFlushcache()方法的代码例如以下: /** * Flush the memstore. Flushing the memstore is a little tricky. We have a lot of updates in the…

一.Hbase介绍 1.1.对Hbase的认识 HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上,HDFS缺乏随机读写操作,HBase正是为此而出现. HBase参考 Google 的 Bigtable 实现,以键值对的形式存储.项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它. HBase是建立在HDFS之上的分布式面向列的数据库:属于KV结构数据(V可以随便存,结构化数据和非结构化数据都可以),原生不支持标准SQL. HBase可以提供快速随机访问海量结构化数据. 它利用了Had…

了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库.LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees.即日志-结构化合并-树. 相比于Oracle普通索引所採用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间採取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能.通俗的讲,HBase写数据如此快,正是因为基于LSM模型,将数据写入内存和日志文件后即马上返回. 可是,数据始终在内存和日志中是不妥当的,首先内存毕竟是有限的稀缺资源.持续的写入会造成…

HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢? 最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢? 下面我们来仔细分析一下. 1. 什么是分布式系统的CAP? CAP是指一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance). Consistency 一致性 一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致. 从…

情景1:…