第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方网站:http://hbase.apache.org -- 2006年Google发表BigTable白皮书 -- 2006年开始开发HBase -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 -- 2010年HBase成为Apache顶级项目 -- 现在很多公…

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. HBase自身具有极好的扩展性,也因此,构建扩展集群是它的天生强项之一.在实际线上应用中很多业务都运行在一个集群上,业务之间共享集群硬件.软件资源.那问题来了,一个集群上面到底应该运行哪些业务可以最大程度上利用系统的软硬件资源?另外,对于一个给定业务来说,应该如何规划集群的硬件容量才能使得资源不浪费?最后,一个给定的RegionServer上到底部署多少 Region比较合适?想必这些问题都曾经困惑过很多…

----------------------------------------hbase的 安装---------------------------------------- 本地安装: 1 解压文件夹. 2 修改  conf/hbase-site.xml ,配置 数据文件夹  <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>file:///DIRECTORY/hbase</value> </p…

一.概述 在上一篇博文中,我简要介绍了hbase的部分基础概念,如果想初步了解hbase的理论,可以参看上一篇博文 hbase系列之:初识hbase .本博文主要介绍独立模式下部署hbase及hbase的几个基本操作,需要具备一定的Linux基础. 二.部署前准备 1.纯净的Linux系统,本文使用CentOS7.5,IP地址为:192.168.200.31. 2.安装jdk并配置环境变量,本文使用jdk1.8.参看下文“java对hbase的版本支持”小节的内容. 3.新建hbase用户,并设…

大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor…

一.Hbase搭建: 二.理论知识介绍: 1Hbase介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制,因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案. 11.来源比对(hbase由谷歌公司BigTable参考而来) 项目 Hbase BIgTable 文件存储…

示例数据模型 HBase中扩展和负载均衡的基本单元成为region,region本质上是以行健排序的连续存储区间.如果region太大,系统会把它们 自动拆分,相反的,就是把多个region合并,以减少存储文件的数量. HBase中的region等同于数据库分区中的范围划分,它们可以被分配到若干物理服务器上以均摊负载,因此提供了较强的扩展性: 一张表初始的时候只有一个region,用户开始向表中插入数据时,系统会检查这个region的大小,确保其不会超过配置的最大值.如果超过限制,系统会在中间键…

Hbase特点 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统:HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储:从逻辑上讲,HBase将数据按照表.行和列进行存储.与hadoop一样,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 储存原理 HBase不是一个关系型数据库,它需要不同的方法定义你的数据模型,HBase…

1.Hbase是什么 HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase. 尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法,但事实上大多数解决方案,特别是一些关系类型的,在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点.许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限,但这些功能通常都是事后增加的,安装和维护都和复杂.同时,也会影响RDBMS的特定功能,例如联接.复杂的查询.触发器.视图和外键约束这些操作在大型的RDBM…

The short summary of the article is that CAP isn't "C, A, or P, choose two," but rather "When P happens, choose A or C." Partitions, like death and taxes, are unavoidable – think of machine death as just a partition of that machine out…