第7章 HBase优化 7.1 高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果Hmaster挂掉了,那么整个HBase集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以HBase支持对Hmaster的高可用配置. 1．关闭HBase集群(如果没有开启则跳过此步) [FLY@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh 2．在conf目录下创建backup-masters文件 [FLY@

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是

1.热点问题 在某一时间段,有大量的数据同时对一个region进行操作 2.原因 对rowkey的设计不合理 对rowkey的划分不合理 3.解决方式 rowkey是hbase的读写唯一标识 最大长度是64KB. 4.核心原则 设计必须按照业务需求进行设计 5.长度原则 经验:10~100字节可以 官方:16字节,因为操作系统时8字节进行存储 6.散列原则 划分region是按照rowkey的头部进行划分. 有几种方式: )组合字段 id+timestamp )反转rowkey 7.唯一原则 是

数据模型 我们可以将一个表想象成一个大的映射关系,通过行健.行健+时间戳或行键+列(列族:列修饰符),就可以定位特定数据,Hbase是稀疏存储数据的,因此某些列可以是空白的, Row Key Time Stamp Column Family:c1 Column Family:c2 列 值 列 值 r1 t7 c1:1 value1-1/1 t6 c1:2 value1-1/2 t5 c1:3 value1-1/3 t4 c2:1 value1-2/1 t3 c2:2 value1-2/2 t2

传统的关系型数据库有CRUD增删改查操作,同样对于NoSQL列式数据库也有CRUD操作.本文对HBase中常用的Scan.GET.PUT.DELETE操作的用法做个总结. Put操作 Put相当于传统数据库的add操作,就是在数据库中添加一条或多条记录. Put操作分为两类,一类是一次操作一条记录,另外一类是一次操作多条数据. HBase提供一个Put类,通过该类的对象就可以在HBase中添加数据. Put类提供的构造函数如下: Put(byte[] row) Put(byte[] row,Ro

Memstore存在的意义 HBase在WAL机制开启的情况下,不考虑块缓存,数据日志会先写入HLog,然后进入Memstore,最后持久化到HFile中.HFile是存储在hdfs上的,WAL预写日志也是,但Memstore是在内存的,增加Memstore大小并不能有效提升写入速度,为什么还要将数据存入Memstore中呢? Memstore在内存中维持数据按照row key顺序排列,从而顺序写入磁盘 由于hdfs上的文件不可修改,为了让数据顺序存储从而提高读取率,HBase使用了LSM树结构

kylin的clube合并后清理hbase中产生的相关历史表 kylin 的clube 历史的每次构建,都会产生一个hbase的表:虽然可以设置按照一定策略合并,但是合并后hbase 历史表不会被自动删除,造成hbase的 Region 越来越多 . 需要通过以下命令来执行无用数据的清理工作. ${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.storage.hbase.util.StorageCleanupJob --delete true 然后再cron

这个示例展示了如何在 Visual Studio 2005 的设计时刻,把一个 data-aware 控件 (XtraGrid.XtraPivotGrid.XtraVerticalGrid 等) 绑定到数据库. 注意,在控件被绑定到数据源之后,特定的控件可能需要额外进行定制. 关于这一问题的信息,请参阅相应控件的文档. 在本例中,一个 GridControl 控件被绑定到数据源,来呈现主/从关系. Microsoft Visual Studio 2005 引入了 System.Windows.F

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 HBASE宽表应用很多   比如BBS,可以用帖子的URL地址作为ROWKEY保存,而后面的每一个回复,作为单独的COLUMNS,回复越多,COLUMNS就越多,表就变宽了.COLUMNS的qualifier名称设计很简单 假设

在 <HBase 中加盐之后的表如何读取:协处理器篇> 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能. 我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下: This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc w

我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下:This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc which are needed for running MR jobs on tables, WALs, HFiles and other HB

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 在不同场景,结合使用到底是高表还是宽表. 高表有高表的好处,宽表有宽表的优势. 起始行键是1001,结束行键是10010,则可查出如下图框出部分结果. 当然,也可以根据其他的查询条件,来查询.

打开Navicat-------> 选择数据库 ------->右键设计表------>查看下方注释

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R

1.概述 在HBase-1.1.0之前,HBase集群中资源都是全量的.用户.表这些都是没有限制的,看似完美实则隐患较大.今天,笔者就给大家剖析一下HBase的流量限制和表的负载均衡. 2.内容 也许有同学有疑问,为啥要做流量限制,无限制全量跑不是更好吗?举个例子,比如今天的双十一日,数据流量是非常大的.如果不限制用户和表的流量,某些重要的核心业务,需要在资源有限的情况下优先保证正常运行.如果非核心业务在此期间其QPS一直降不下来,严重消耗系统资源,影响核心业务的正常运作. 针对上述问题,可以采

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7119-1-1.html 对于任何系统的数据设计,我们都想提高性能,达到资源最大化利用,那么对于hbase我们产生如下问题: 1.hbase rowkey设计如何才能提高性能?2.hbase rowkey如何设计才能散列到不同的节点上? 访问hbase table中的行,只有三种方式: 1 通过单个row key访问2 通过row key的range3 全表扫描 文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://

一.简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来说,HBase与一般的数据库又有所区别,HBase本身的存取接口相当简单,不支持复杂的数据存取,更不支持SQL等结构化的查询语言:HBase也没

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助和自己一样自学编程的伙伴.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天为大家带来的内容是HBase的架构设计,讲讲HBase的架构设计为什么这么牛?本文内容不会很长,全是老刘总结的精华,大家不可错过! 1 背景 我们要提前知道两个问题,这两个问题的解决也恰好回答了HBase的架构设计为什么这么牛! 第一个问题是HBase作为一个分布式数据库,它是如何

简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来说,HBase与一般的数据库又有所区别,HBase本身的存取接口相当简单,不支持复杂的数据存取,更不支持SQL等结构化的查询语言:HBase也没有除

本文将对Apache HBase可用的数据备份机制和大量数据的故障恢复/容灾机制做简要介绍. 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量添加,很多企业须要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复(backup and disaster recovery, BDR)机制来保证它们的企业(数据)资产. HBase和Apache Hadoop系统提供了很多内置的机制,能够高速而轻松的完毕PB级数据的备份和恢复工作. 在这篇文章中,你将会对在HBase中可用的数据备份机制有一个高层次的简要了解