[每日五分钟搞定大数据]系列,HBase第四篇 这一篇你可以知道, HFile的内部结构? HBase读文件细粒度的过程? HBase随机读写快除了MemStore之外的原因? 上一篇中提到了Hbase的数据以HFile的形式存在HDFS, 物理存储路径是: NameSpace->Table->Region->CF->HFile 这一篇我们来说下这个HFile,把路径从HFile开始再补充一下 HFile->Block->KeyValue. 顺便科普一下,HFile具体

Rowkey设计 Rowkey设计原则 Rowkey设计应遵循以下原则: 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性.由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性 2. Rowkey的排序原则 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点.比如视频网站上对影片<泰坦尼克号>的弹幕信息,这个弹幕是按

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

Hbase写: 客户端向hbase服务器端发送写的请求时,hbase会同时进行两个动作,把记录写在WAL(write ahead log)日志文件中,每台服务器所有表都共享这个WAL文件.然后会写到memStore内存中,memStore是内存中的写入缓存区,如果memStore写满就刷新写到硬盘,生成HFile文件.当服务器宕机时memStore内存中的内容就没了,这时可以通过回放WAL日志文件恢复,回放的动作由hbase内部机制调用,不需要用户调用. HFile存储在底层文件系统,hbase

在了解HBase架构的基础上,我们需要进一步学习HBase的读写过程,一方面是了解各个组件在整个读写过程中充当的角色,另一方面只有了解HBase的真实请求过程,才能为后续的正确使用打下初步基础,毕竟,除了会使用api,你还得知道怎么能写得更快,怎么查得更快. 1.首次读写的基本过程 在上一篇 深入HBase架构(建议收藏)中已经做了介绍.这里再重申一下. 这里要解决的主要问题是, client如何知道去那个region server执行自己的读写请求. 有一个特殊的HBase表,叫做META t

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

一.HBase介绍 1.基本概念 HBase是一种Hadoop数据库,经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久化的,多维有序映射,它基于行键.列键和时间戳建立索引,是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台.HBase不限制存储的数据的种类,允许动态的.灵活的数据模型,不用SQL语言,也不强调数据之间的关系.HBase被设计成在一个服务器集群上运行,可以相应地横向扩展. 2.HBase使用场景和成功案例 互联网搜索问题:爬虫收集网页,存储到BigTable里,MapReduce计算作业扫描全表生成搜

本文讨论0.98版本的hbase里v2版本.其实对于HFile能有一个大体的较深入理解是在我去查看"到底是不是一条记录不能垮block"的时候突然意识到的. 首先说一个对HFile很直观的感觉,我觉得HFile的整个设计中很重要的一点是为减少内容占用.首先写时候可以把一个个block按顺序写入,满足一个chunk写入一个元数据(包括bloomfilter),最后是一些HFile的元数据.对于HFile,我个人觉得主要把握好几个问题. block的组织 bf和block的关系 index

转自:http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/20/hbase-hfile-bulk-load.html 一.这种方式有很多的优点: 1. 如果我们一次性入库hbase巨量数据,处理速度慢不说,还特别占用Region资源, 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法,即HBase提供的HFileOutputFormat类. 2. 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理,直接生成这种hdfs内存

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.clie

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] // :: ERROR RecoverableZooKeeper: ZooKeeper exists failed after attempts // :: ERROR ZooKeeperWatcher: hconnection-0xaaa0f760x0, quorum=localhost:, baseZNode=/hbase Received unexpec

本文目录如下所示: 目录 HFile在HBase架构中的位置 什么是HFile HFile逻辑结构 HFile逻辑结构的优点 HFile物理结构 HFile生成流程 HFile中Block块解析 多大的HFile文件才存在Intermiate Index Block HFile在HBase架构中的位置 如上图所示,HFile是HBase最底层的文件组织形式. Table --N Region --N Store --N StoreFile --HFile(StoreFile与HFile是一对一)

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen

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

转自:http://blog.csdn.net/iAm333 1 什么是HBase? HBase,是Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统.使用HBase技术可以在廉价的PC服务器上搭建起大规模结构化的存储集群.它底层的文件系统使用HDFS,使用Zookeeper来管理集群的HMaster和各Region server之间的通信,监控各Region server的状态,存储各Region的入口地址等. 2. 何时用HBase? 首先想想传统的关系型

http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html 前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 H

HBase隶属于hadoop生态系统,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java, 建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的数据库系统.它仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.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数据库中的表一般有这样的特点: 大: 一个表可以有上亿行,上百万列 面向列:  面向列(族)的存储

http://www.tuicool.com/articles/iieIz2 一.   简介 history  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 proj

关于如何设定数据块的大小,我们应用一段HFile源码中的注释: 我们推荐将数据块的大小设置为8KB至1MB.大的数据块比较适合顺序的查询(比如Scan),但不适合随机查询,想想看,每一次随机查询可能都需要你去解压缩一个大的数据块.小的数据块适合随机的查询,但是需要更多的内存来保存数据块的索引(Data Index),而且创建文件的时候也可能比较慢,因为在每个数据块的结尾我们都要把压缩的数据流Flush到文件中去(引起更多的Flush操作).并且由于压缩器内部还需要一定的缓存,最小的数据块大小应该

Hbase 概述 大数据及 NoSQL 的前世今生 传统的关系型数据库处理方式是基于全面的 ACID 保证,遵循 SQL92 的标准表设计模式(范式)和数据类型,基于 SQL 语言的 DML 数据交互方式.长期以来这种基于关系型数据库的 IT 信息化建设中发展良好,但受制于关系型数据库提供的数据模型,对于逐渐出现的,为预先定义模型的数据集,关系型数据库不能很好的工作.越来越多的业务系统需要能够适应不同种类的数据格式和数据源,不需要预先范式定义,经常是非结构化的或者半结构化的(如用户访问网站的日志