在Hbase中split是一个很重要的功能,Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的.一个table会被分配到一个或多个region中,这些region会被分配到一个或者多个regionServer中.在自动split策略中,当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region.table在region中是按照row key来排序的,并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中,这一点保证了Hbase的强一致性 . 在一个region中有…

Region Split请求是在Region MemStore Flush之后被触发的: boolean shouldCompact = region.flushcache(); // We just want to check the size boolean shouldSplit = region.checkSplit() != null; if (shouldSplit) { this.server.compactSplitThread.requestSplit(region); } e…

一.Split触发条件   1.  有任一一个Hfile的大小超过默认值10G时,都会进行split    2.  达到这个值不在拆分,默认为int_max,不进行拆分       3.compaction时,如果compact的store的大小超过了,则进行split         4. flush之前会检测区域中HStoreFile数目是否超过hbase.hstore.blockingStoreFiles,如果超过且没有等待超时会调用CompactSplitThread.requestSp…

版本:0.94-cdh4.2.1 1. Split Region [regionserver60020-splits-1397585864985] INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SplitRequest - Region split, META updated, and report to master. Parent=test_table,|u:21419463|1389789100286|9749216794103914,13917856…

我们知道,hbase表可以设置一个至多个列簇(column families),但是为什么说越少的列簇越好呢? 官网原文: HBase currently does not do well with anything above two or three column families so keep the number of column families in your schema low. Currently, flushing and compactions are done on…

一.数据库OLAP和OLTP简单的介绍比较 1.OLTP:on-line transaction processing在线事务处理,应用在传统关系型数据库比较多,执行日常基本的事务处理,比如数据库记录的增删改查,如银行的一笔交易记录,就是一个典型的事务处理,强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作:OLTP有以这几个特点:实时性要求高:数据量不是很大:交易一般是确定的:高并发:满足ACID 对于OLTP来说一般都是高可用的在线系统,以小的事务以及小的查询为主,评估…

snapshot(快照)基础原理 snapshot是很多存储系统和数据库系统都支持的功能.一个snapshot是一个全部文件系统.或者某个目录在某一时刻的镜像.实现数据文件镜像最简单粗暴的方式是加锁拷贝(之所以需要加锁,是因为镜像得到的数据必须是某一时刻完全一致的数据),拷贝的这段时间不允许对原数据进行任何形式的更新删除,仅提供只读操作,拷贝完成之后再释放锁.这种方式涉及数据的实际拷贝,数据量大的情况下必然会花费大量时间,长时间的加锁拷贝必然导致客户端长时间不能更新删除,这是生产线上不能容忍的.…

问题描述: HBASE表的管理以REGION分区为核心,通常面临如下几个问题: 1) 数据如何存储到指定的region分区,即rowkey设计,region splitkey设计 2)设计的splitkey是否可以解决热点问题 3)设计的splitkey是否可以解决均匀分布,避免自动分裂的问题 4)region的创建和删除问题 对于1)问题  比如:对于按照时间存储的数据,region splitkey 可以是2019,2020 :  201901,201902:20190101 等等类似方式,…

HBase介绍 HBase是Hadoop Database的简称,是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库,它具有高可靠.高性能.面向列和可伸缩的特性,提供快速随机访问海量数据能力. HBase采用Master/Slave架构,由HMaster节点.RegionServer节点.ZooKeeper集群组成,底层数据存储在HDFS上. 整体架构如图所示: HMaster主要负责: 在HA模式下,包含主用Master和备用Master. 主用Master:负责HBase中RegionS…

HBase 读写数据流程 Hbase 读数据流程 首先从 zk 找到 meta 表的 region 位置,然后读取 meta 表中的数据,meta 表中存储了用户表的 region 信息 根据要查询的 namespace.表名和 rowkey 信息,找到写入数据对应的 region 信息 找到这个 region 对应的 regionServer,然后发送请求 查找对应的 region 先从 Memstore 查找数据,如果没有,再从 BlockCache 上读取. Hbase 上 RegionS…