老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助和自己一样自学编程的伙伴.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天为大家带来的内容是HBase的架构设计,讲讲HBase的架构设计为什么这么牛?本文内容不会很长,全是老刘总结的精华,大家不可错过! 1 背景 我们要提前知道两个问题,这两个问题的解决也恰好回答了HBase的架构设计为什么这么牛! 第一个问题是HBase作为一个分布式数据库,它是如何…

摘要:本篇是本人在做一个大数据项目时,对于系统架构的一点总结,如何在保证存储量的情况下,又能保证数据的检索速度. 前提:      Solr.SolrCloud提供了一整套的数据检索方案,HBase提供了完善的大数据存储机制.需求:      1.对于添加到HBase中的结构化数据,能够检索出来.             2.数据量较大,达到10亿,100亿数据量.             3.检索的实时性要求较高,秒级更新. 说明:      以下是使用Solr和HBase共同搭建的系统架构.…

如何在保证存储量的情况下,又能保证数据的检索速度. HBase提供了完善的海量数据存储机制,Solr.SolrCloud提供了一整套的数据检索方案. 使用HBase搭建结构数据存储云,用来存储海量数据:使用SolrCloud集群用来搭建搜索引擎,将要查找的结构化数据的ID查找出来,只配置它存储ID. 1.用户write data写数据(wd) 从用户提交写数据请求wd1开始:经历wd2写入MySQL数据库或写入结构数据存储云中:wd3提交到Solr集群中,从而依据业务需求创建索引. 2.用户re…

首先要回答一个问题,为何要使用HBase? 随着业务不断发展.数据量不断增大,MySQL数据库存在这些问题: MySQL支持的数据量为TB级,不能一直保留历史数据.而HBase支持的数据量为PB级,适合存储久远的历史冷数据 新增列的代价较高,数据量越大耗费时间越长.而HBase可以随意增加列,空列不占据空间,业务模型可以灵活变化 要使用HBase,最重要的一点是rowkey行键设计,如果设计不妥,后续要改的代价非常大. HBase行键设计原则 下面列几个HBase rowkey设计的原则: 组合…

前言   本博客是长篇系列博客,旨在帮助想提升自己,突破技术瓶颈,但又苦于不知道如何进行系统学习从而提升自己的童鞋.笔者假设读者具有3-5年开发经验,java基础扎实,想突破自己的技术瓶颈,成为一位优秀的架构师,所谓java基础扎实,比如:   1.java语言三大特性.   2.java语言八大基本类型及其表示范围.   3.为什么float和double存在精度丢失?   4.publish/private/default/protected表示的范围?   5.static/final的用…

Flume(NG)架构设计要点及配置实践   Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中.由原来的Flume OG到现在的Flume NG,进行了架构重构,并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本.经过架构重构后,Flume NG更像是一个轻量的小工具,非常简单,容易适应各种方式日志收集,并支持failover和负载均衡. 架构设计要点 Flume的架构主要有一下几个核心概念: Event:一个数据…

原文:Scaling Pinterest - From 0 To 10s Of Billions Of Page Views A Month In Two Years 译文:两年内从零到每月十亿 PV 的发展来谈 Pinterest 的架构设计 Pinterest正经历了指数级曲线般的增长,每隔一个半月翻翻.在这两年里,Pinterest,从 每月PV量0增长到10亿,从两名成立者和一个工程师成长为四十个工程师,从一台MySQL 服务器增长到180台Web 服务器(Web Engine),240…

架构篇(1) 读书笔记 1.Scale(扩展):从数据库来看,就是让数据库能够提供更强的服务能力 ScaleOut: 是通过增加处理节点的方式来提高整体处理能力 ScaleUp: 是通过增加当前处理节点的处理能力来提高整体的处理能力 2.事务最小化原则: 避免分布式事务的解决方案 a)进行ScaleOut 设计的时候合理设计切分规则,尽可能保证事务所需数据在同一个MySQLServer 上,避免分布式事务.大多数时候也只能兼顾到一些大部分的核心事务,不是一个很完美的解决方案. b)大事务切分成多…

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您…

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确…

1.Scale(扩展):从数据库来看,就是让数据库能够提供更强的服务能力 ScaleOut: 是通过增加处理节点的方式来提高整体处理能力 ScaleUp: 是通过增加当前处理节点的处理能力来提高整体的处理能力 2.事务最小化原则: 避免分布式事务的解决方案 a)进行ScaleOut 设计的时候合理设计切分规则,尽可能保证事务所需数据在同一个MySQLServer 上,避免分布式事务.大多数时候也只能兼顾到一些大部分的核心事务,不是一个很完美的解决方案. b)大事务切分成多个小事务,数据库保证各个…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.…

1.写在前面 1.1.引言 如果在没有太多经验可借鉴的情况下,要设计一套完整可用的移动端IM架构,难度是相当大的.原因在于,IM系统(尤其是移动端IM系统)是多种技术和领域知识的横向应用综合体:网络编程.通信安全.高并发编程.移动端开发等,如果要包含实时音视频聊天的话,则还要加上难度更大的音视频编解码技术(内行都知道,把音视频编解码及相关技术玩透的,博士学位都可以混出来了),凡此种种,加上移动网络的特殊性.复杂性,设计和开发难度不言而喻. 本文分享了一套完整的海量在线用户的移动端IM架构设计,来…

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1449891885004.html 1.HBase 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来 讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来 说,HB…

一.YARN基本服务组件 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster.其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理. YARN总体上仍然是master/slave结构,在整个资源管理框架中,resourcemanager为master,…

第 15 章 可扩展性设计之Cache与Search的利用 前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所…

一. 功能综述 OLAP引擎为存储和计算二合一的引擎,自身内部涵盖了对数据的管理以及提供查询能力.底层数据完全规划在引擎内部,外部系统不允许直接操作底层数据,而是需要通过暴露出来的接口来读写引擎内部数据. 目前整体来说OLAP功能由两部分组成:数据管理,查询引擎. 1.1 数据管理 引擎中数据核心概念包括:事实表,维度表,模型表,加速表,其中事实表和维度表统称为Dataset表.数据操作包括以下几点: 事实表创建.定时导入.清理.补数. 维度表创建.定时导入.清理.补数: 模型表创建.删除: 加…

原文链接:Hbase系统架构及数据结构 HBase中的表一般有这样的特点: 1 大:一个表可以有上亿行,上百万列 2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索. 3 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏. 下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置. 二.逻辑视图 HBase以表的形式存储数据.表有行和列组成.列划分为若干个列族(row family) Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记…

Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库.作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库,Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求,而且能够提供极高的服务可用性和数据安全性. 本篇主要介绍 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计. 有向属性图 DirectedPropertyGraph Nebula Graph 采用易理解的有向属性图来建模,也就是说,在逻辑上,图由两种图元素构成:顶点和边. 有向属性图 顶点 Vertex 在 Neb…

Java生鲜电商平台-生鲜售后系统的退款架构设计与代码分享 说明:任何一个电商行业都涉及到退货与退款的问题,但是生鲜电商行业还设有一个显著的特点,那就是换货.在人性面前,各种各样的退货,退款,换货的售后问题,层出不穷,那么应该如何架构与设计呢?请看下文. 由于涉及到的东西比较多,目前只讲退款的架构设计与代码分享. 退款,是一个易造成负体验的业务产品.原因是商户对于退款的要求务必退款成功.高效.快,而且又得很好地支撑业务,否则就容易招来吐槽. 退款,一个看似简单,但充满复杂性的产品. 要想做好退款…

本文由ITPub根据封宇在[第十届中国系统架构师大会(SACC2018)]现场演讲内容整理而成. 1.引言 瓜子业务重线下,用户网上看车.预约到店.成交等许多环节都发生在线下.瓜子IM智能客服系统的目的是要把这些线下的活动搬到线上,对线下行为进行追溯,积累相关数据.系统连接用户.客服.电销.销售.AI机器人.业务后台等多个角色及应用,覆盖网上咨询.浏览.预约看车.到店体验.后服.投诉等众多环节,各个角色间通过可直接操作的卡片传递业务. 例如,用户有买车意向时,电销或AI机器人会及时给用户推送预约…

Java生鲜电商平台-秒杀系统微服务架构设计与源码解析实战 Java生鲜电商平台-  什么是秒杀 通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束.这种秒杀,对时间不是特别严格,只要下手快点,秒中的概率还是比较大的. 淘宝以前就做过一元抢购,一般都是限量 1 件商品,同时价格低到「令人发齿」,这种秒杀一般都在开始时间 1 到 3 秒内就已经抢光了,参与这个秒杀一般都是看运气的,不必太强求…

大数据分析的下一代架构--IOTA架构设计实践[下] 原创置顶 代立冬 发布于2018-12-31 20:59:53 阅读数 2151  收藏 展开 IOTA架构提出背景 大数据3.0时代以前,Lambda数据架构成为大数据公司必备的架构,它解决了大数据离线处理和实时数据处理的需求.典型的Lambda架构如下:Lambda架构的核心思想是:数据从底层的数据源开始,经过各样的格式进入大数据平台,然后分成两条线进行计算.一条线是进入流式计算平台,去计算实时的一些指标:另一条线进入批量数据处理离线计算…

分布式结构化存储系统-HBase基本架构 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在大数据领域中,除了直接以文件形式保存数据外,还有大量结构化和半结构化的数据,这类数据通常需要支持更新操作,比如随机插入和删除,这使得分布式文件系统HDFS很难满足要求. 为了方便用户存取海量的结构化和半结构化数据,HBase应运而生.它是一个分布式列式存储系统,具有良好的扩展性,容错性以及易用的API.HBase是构建在分布式文件系统之上的,支持随机插入和删除的列族式存储系统,它可被简单…

hive介绍及架构设计 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序,它们具有极好的扩展性和容错性,能够处理超大规模的数据集.这些计算引擎提供了面向高级语言(比如Java,Python等)的编程接口,然而,考虑到分布式程序编写的复杂性,直接使用这些编程接口实现应用系统(比如报表系统)无疑会提高使用门槛,降低开发效率.考虑到SQL仍然是一种非常主流的数据分析语言,开源社区在分布式计算框架基…

[本期推荐]华为云社区6月刊来了,新鲜出炉的Top10技术干货.重磅技术专题分享:还有毕业季闯关大挑战,华为云专家带你做好职业规划. 摘要:本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 本文分享自华为云社区<MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现>,原文作者:cloudsong. MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库…

一.业务背景 当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性. 当核心业务出现了问题影响用户体验,开发人员没有及时发现,发现问题时已经为时已晚,又或者当服务器的CPU持续增高,磁盘空间被打满等,需要运维人员及时发现并处理,这就需要一套有效的监控系统对其进行监控和预警. 如何对这些业务和服务器进行监控和维护是我们开发人员和运维人员不可忽视的重要一环,这篇文章全篇大约5000多字,我将对vivo服务端监控的原…

MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现 MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库领域展现出越来越强大的竞争力,得到了越来越多的用户认可.为了大家更好地了解MRS IoTDB,本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 什么是时序数据库 时序数据库是时间序列数据库的简称,指的是专门对带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序…

jQuery对于大家而言并不陌生,因此关于它是什么以及它的作用,在这里我就不多言了,而本篇文章的目的是想通过对源码简单的分析来讨论 jQuery 的核心架构设计,以及jQuery 是如何利用javascript中的高级特性来构建如此伟大的javascript库. 1 初识jQuery 从核心功能来看,jQuery仅仅做了一件简单而又平凡的事:查询.它的语法如此简洁明了,以致于很多人在不知道javascript是什么的时候就已经会用jQuery了,用一个词形容就是:大道至简. 从设计层面来看,我们…