一.进行迁移的原因 由于业务的发展,使用mysql进行建立索引进行搜索已经造成数据流的瓶颈卡在了数据库io,例如每次dump全表的时候,会造成压力过大,造成耗时很长,并且当前的数据量基本上已经达到了亿级别的数据量,如果希望mysql能更好的提供服务,下一步必须考虑分库分表才可以:基于这种情况下,考虑使用hbase用来进行数据的存储,因为hbase所能承受的数据量远大于mysql,并且对列的扩展也很方便   二.关系型数据库与Nosql的一些区别 (1)存储方式的区别 在类似mysql,sqlse…

1. http://blog.csdn.net/yueyedeai/article/details/14648067 2. http://blog.csdn.net/pirateleo/article/details/8146855 3. http://blog.csdn.net/liuxingjiaofu/article/details/8501344 Python实现Hadoop客户端 http://www.it165.net/admin/html/201303/868.html http:…

在生产环境中很有可能有那么几个Region比较大,但是都运行在同一个Regionserver中. 这个时候就需要手动将region移动到负载低的Regionserver中. 步骤: 1.找到要移动的region,记录红框的id值,这个是唯一的region ID 2.查看RegionServer列表,并记录ip.端口.startcode #明显读请求不均衡 3.我们需要将部分region移动到dn3这台RegionServer上. 例如: mine:t_match_odds,""&quo…

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2…

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 便使用 HQL 去管理查询.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面…

笔者从一开始接触hbase就在思考rowkey设计,希望rowkey设计得好,能够支持查询的需求.使用hbase一段时间后,再去总结一些hbase的设计方法,无外乎以下几种: reverse salt hash 本质上都是避免热点问题.那么如何根据查询场景设计rowkey?rowkey设计之道是什么? rowkey设计之道 hbase通过分治策略将数据分散到1-N个Region中,以满足业务的读写需求,合理的分配是关键,这就涉及rowkey的设计. 抛开缓存,只从rowke的角度来考虑读写,如果…

最近朋友公司在做一些数据的迁移,主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中,但是遇到了一个很奇怪的问题:同样的数据到了HBase中,所占空间竟增长了好几倍!详谈中,笔者建议朋友至少从几点原因入手分析: HBase中的数据相对于Hive中的数据会新增一些附加信息导致磁盘占用的增加,比如布隆过滤器 Hive中的数据是否进行过压缩,比如snappy,压缩比还是很高的 row key和列族都会占据一定的空间,当数据量较大时,仅二者就会占据很多不必要的空间 建议将相同查询场景下的几个常用的列的…

高焕堂:在校时期主修统计学和信息管理,将近40年软件开发生涯.工作于亚洲和欧美各地区,专精于商业策略思考和系统架构设计.近年来,热衷于<it+设计>教育顾问和产品开发. 第1章  商业思维:从商业模式到架构设计 11.1  A段架构师的角色 11.2  面对复杂,唯有简单 21.3  商业环境与模式是复杂的 31.4  软件的复杂是本质性的(并非表象而已) 51.5  如何从复杂中设计出简单 71.5.1  单纯与美丽的密切联系 71.5.2  软件美何在,把酒问<对称> 71.5…

为什么要用Hbase- Hbase的诞生是因为现有的关系型数据库已经无法在硬件上满足疯狂增长的数据了,而且因为需要实时的数据提取Memcached也无法满足- Hbase适合于无结构或半结构化数据,适合于schema变动的情况- Hbase天生适合以时间轴做查询 Werner Vogels,可以关注一下他的博客(Amazon的CTO) 分布式计算系统的CAP定理:在理論計算機科學中, CAP定理(CAP theorem), 又被稱作 布魯爾定理(Brewer's theorem), 它指出對於一…

出处:http://wuyudong.com/1987.html HBase 进行数据建模的方式和你熟悉的关系型数据库有些不同.关系型数据库围绕表.列和数据类型——数据的形态使用严格的规则.遵守这些严格规则的数据称为结构化数据.HBase 设计上没有严格形态的数据.数据记录可能包含不一致的列.不确定大小等.这种数据称为半结构化数据(semistructured data). 在逻辑模型里针对结构化或半结构化数据的导向影响了数据系统物理模型的设计.关系型数据库假定表中的记录都是结构化的和高度有规律…