HBase作为分布式NoSQL数据库系统,不单支持宽列表.而且对于随机读写来说也具有较高的性能.在高性能的随机读写事务的同一时候.HBase也能保持事务的一致性. 眼下HBase仅仅支持行级别的事务一致性.本文主要探讨一下HBase的写请求流程.主要基于0.98.8版本号的实现. client写请求    HBase提供的Java client API是以HTable为主要接口,相应当中的HBase表. 写请求API主要为HTable.put(write和update).HTable.delet…

一个线上集群出现莫名奇妙不能写入数据的bug,log中不断打印如下信息: 引用 2011-11-09 07:35:45,911 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion: Blocking updates for 'IPC Server handler 32 on 60020' on region xxx,333-2395000000032117,1320773734010.9a7ae39b5a42ccfa1fa6118aa8f79195…

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施?在Tcon分布式系统测…

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施? 在Tcon分布式系统…

本文来自网易云社区 作者:闽涛 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统——kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那…

Hbase源码分析:Hbase UI中Requests Per Second的具体含义 让运维加监控,被问到Requests Per Second(见下图)的具体含义是什么?我一时竟回答不上来,虽然大概知道它是指每秒Region Server的请求数,但是具体是怎么算的呢,不清楚.于是决定通过研究源码深入了解下.下面便记录了这个过程. 1,先在代码库中全局搜索Requests Per Second关键字,发现在几个jamon结尾的文件找到了.于是google了一下,这个到底是什么东东,发现是一个…

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下…

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = …

HBase是基于LSM树存储模型的分布式NoSQL数据库.LSM树对比普遍的B+树来说,能够获得较高随机写性能的同时,也能保持可靠的随机读性能(可参考这里).在进行读请求的时候,LSM树要把多个子树(类似B+树结构)进行归并查询,对于HBase来说,这些子树就是HFile(还包括内存上的树结构MemStore).因此归并查询的子树数越少,查询的性能就越高. Compact的作用 在写请求的这篇文章里,已经介绍过对于每个写请求,都必须写入MemStore以及HLog才算完成事务提交.当MemSto…

HBase Scan流程分析 HBase的读流程目前看来比较复杂,主要由于: HBase的表数据分为多个层次,HRegion->HStore->[HFile,HFile,...,MemStore] RegionServer的LSM-Like存储引擎,不断flush产生新的HFile,同时产生新的MemStore用于后续数据写入,并且为了防止由于HFile过多而导致Scan时需要扫描的文件过多而导致的性能下降,后台线程会适时的进行Compaction,Compaction的过程会产生新的HFil…