hbase实践之写流程】的更多相关文章

内容提要 一.写入流程 初始化ZooKeeper Session,建立长连接,获取META Region的地址. 获取rowkey对应的Region路由信息:来自.meta. 写入region 如何快速定位rowkey所在的Region? rowkey=tableName+startkey+TimeStamp regioninfo, server, serverstartcode. 其中regioninfo就是Region的详细信息,包括StartKey, EndKey 以及每个Family的信…
keyvalue KeyValue中包含了丰富的自我描述信息: KeyValue是支撑"稀疏矩阵"设计的一个关键点:一些Key相同的任意数量的独立KeyValue就可以构成一行数据.但这种设计带来的一个显而易见的缺点:每一个KeyValue所携带的自我描述信息,会带来显著的数据膨胀. 为什么rowkey不能太长?columnfamily.qualifiter尽量短? 行级事务模型 写写并发控制 包括单行.批量多行. 单行:行锁 多行:两阶段锁协议,即: (1) 获取所有待写入(更新)行…
本文主要涉及flush流程,探讨flush流程过程中引入的问题并阐述2种解决策略,最后简要说明Flush执行策略. 对于Compaction,本文主要探讨Compaction要解决的本质问题以及由Compaction引入的问题.面对Compaction带来的双刃剑,如何根据自己的业务模型合理的执行Compaciton,不同的场景可以采用不同的Compaction策略以及如何选择待合并文件. Flush 1. Flush流程(HBase 1.*) MemStore中的数据,达到一定的阈值,被Flu…
正确写流程的总体步骤是,raid1接收上层的写bio,申请一个r1_bio结构,将其中的所有bios[]指向该bio.假设盘阵中有N块盘.然后克隆N份上层的bio结构,并分别将每个bios[]指向克隆出来一个bio结构,然后进行相应设置. 对于没有Write Behind模式而言,之后将所有这些bios[](共用页结构)放入队列pending_list中,对内存bitmap置位.接着由守护进程摘取pending_list链中的bio,然后将内存bitmap同步下刷到磁盘,紧接着立即一次性下发bi…
你好,欢迎使用 CODING!这份最佳实践将帮助你通过 CODING 研发管理系统来更好地实践 DevOps 流程. DevOps 的本质是打破各个部门之间的隔阂,打通企业的前中后台,推进跨部门协作.CODING 研发管理系统涵盖了企业从需求管理.迭代规划.产品研发,到测试管理.部署管理等软件研发全周期.辅以 Wiki.文件管理等功能,帮助企业打破各个研发小组甚至企业部门之间的边界,让产品经理.研发团队.测试工程师.运维乃至于市场运营.销售.行政等部门共享同一个协作平台,让信息流通更加顺畅,让跨…
HDFS client首先会与NameNode交互元数据信息,然后NameNode制定策略,分配NameNode节点,客户端先会与离自己最近的DataNode进行socket连接,已经与DataNode建立连接的节点再与剩余节点之间进行连接构成pipeline,请注意,由于客户端只有一块网卡, HDFS客户端只与某一个DataNode连接,而非与所有的DataNode建立连接,当pipeline建立后,对于客户端来说,副本信息是透明的,并且不会因为副本数的数量多而影响传输速度,因为客户端只与其中…
本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件. 开发者盛宴来袭!7月28日51CTO首届开发者大赛决赛带来技术创新分享 本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能.和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入H…
用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属…
HBase客户端查询存在的问题 Scan 用Get/Scan查询数据, Filter 用Filter查询特定数据 以上情况只适合几千行数据以及不是很多的列的"小数据". 当表扩展为亿万行及百万列时,在通过网络传递移动大量的数据导致网络拥堵,且客户端需要足够多内存来处理这么大量数据的计算操作,另外,客户端代码也会变的大而复杂. 解决方案 移动计算比移动数据更划算 Coprocessor将运算移动到数据所处的节点. 什么是Coprocessor? 简单来说,Coprocessor是一个框架…
0 引言 和其他数据库一样,优化IO也是HBase提升性能的不二法宝,而提供缓存更是优化的重中之重. 根据二八法则,80%的业务请求都集中在20%的热点数据上,因此将这部分数据缓存起就可以极大地提升系统性能. HBase在实现中提供了两种缓存结构:MemStore和BlockCache.其中MemStore称为写缓存,HBase执行写操作首先会将数据写入MemStore,并顺序写入HLog,等满足一定条件后统一将MemStore中数据刷新到磁盘,这种设计可以极大地提升HBase的写性能.不仅如此…