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业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件…

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并…

HBase的表结构 建表时要指定的是:表名.列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表,名称是user_info,包含两个列族base_info和ext_info 列族 是列的集合,一个列族中包含多个列 这时的表结构: row key base_info ext_info ... ... ... row key 是行键,每一行的ID,这个字段是自动创建的,建表时不需要指定 插入一条用户数据:name为‘a’,tel为‘…

以下的介绍是基于Apache Hbase 0.94版本: 从HBase的架构图上可以看出,HBase中的存储包括HMaster.HRegionServer.HRegion.Store.MemStore.StoreFile.HFile.HLog等,本篇文章统一介绍他们的作用即存储结构. 以下是HBase存储架构图: HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个,这个过程由HRegionServer管理,而HReg…

转自:http://my.oschina.net/mkh/blog/349866 Hbase存储详解 started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital Hbase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level project a…

一.HBase介绍及其特点 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据. HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式数据库,是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.HBase的目标是处理非常庞大的表,可以通过水平…

http://blog.51cto.com/xpleaf/2093952 1 概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL.HBase等. 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,有兴趣的朋友直接看一下代码,就能理解其设计思想,虽然代码目前来说很多地方还是比较紧耦合,但只要花些时间和精力,很多都是可抽取出来并且可配置化的. 因为时间的关系,我只写了京东和苏宁易购两个网站的爬虫,但是完全可以实现不同网站爬虫…

1.上面的2张图主要说明hbase的存储特点 (1).每个值(每条记录的每一个列的值)的存储,都完整的存储了rowkey.column family.column.版本(时间戳),以及该列的值. 这样其实很浪费存储空间.对应的最直接的存储优化方案就是缩短rowkey.column family.column.版本(时间戳)的长度.在建表的时候就把这几项设置的极其短. (2).hbase是列式存储,天生就适合进行压缩等优化. (3).也可以通过(合并多个记录为一条记录)减少rowkey来减少表的记…

需求描述 将数据记录持久化存储在HBase中,需要支持如下功能: 支持高吞吐量读写操作,实时采集10,000条/秒: 支持动态添加字段: 支持服务端过滤: 支持部分字段修改. 设计方案 按列存储 优点 扩展性好,支持动态添加新列: 支持服务端按列过滤: 可读性好,方便调试: 获取少量列数据时,读取数据少,节约网络带宽资源: 方便修改部分列值. 缺点 占用磁盘空间较多: 数据采集性能差. 列合并为JSON格式存储 优点 相对方案1,减少数据列,节约磁盘空间: 相对方案1,数据读.写性能较好: 扩展…