@ 目录 主要组件 数据模型 注意:Hbase是依赖zookeeper和hdfs的,需要启动zk和hdfs. 主要组件 Zookeeper: HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用.RegionServer 的监控.元数据的入口以及集群配置的维护等工作. HDFS: HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务,同时为 HBase 提供高可用的支持. Master:(是所有 Region Server 的管理者,其实现类为 HMaster) 对RegionSe

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

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

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

由于疫情原因在家办公,导致很长一段时间没有更新内容,这次终于带来一篇干货,是一篇关于 Hbase架构原理 的分享. Hbase 作为实时存储框架在大数据业务下承担着举足轻重的地位,可以说目前绝大多数大数据场景都离不开Hbase. 今天就先从 Hbase 基础入手,来说说 Hbase 经常用到却容易疏忽的基础知识. 本文主要结构总结如下: Hbase 主从架构 Hbase 安装依靠 Hadoop 与 Zookeeper,网上有很多安装教程,安装比较简单,这里我们就着重看下 Habse 架构,如图:

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 在我还不了解分布式和大数据的时候已经听说过HBase了,但对它一直都半知不解,这篇文章来讲讲吧. 在真实生活中,最开始听到这个词是我的一场面试,当年我还是个『小垃圾』,现在已经是个『大垃圾』了. 面试官当时给了一个场景题问我,具体的题目我忘得差不多了,大概就是考试与试题的一个场景,问我数据库要如何设计. 我答了关系型数据库的设计方案,他大概说:这

HDFS:分布式文件系统 一句话总结 一个文件先被拆分为多个Block块(会有Block-ID:方便读取数据),以及每个Block是有几个副本的形式存储 1个文件会被拆分成多个Block blocksize:128M(Hadoop2.0以后默认的块大小,可以自定义配置) 130M ==> 2个Block: 128M 和 2M HDFS设计目标 巨大的分布式文件系统 满足大数据场景基本数据存储的要求 廉价的机器上 当你的存储空间不够,你可以水平横向扩展机器方式提高 HDFS架构 NameNode

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

集群建备份,它是master/slaves结构式的备份,由master推送,这样更容易跟踪现在备份到哪里了,况且region server是都有自己的WAL 和HLog日志,它就像mysql的主从备份结构一样,只有一个日志来跟踪.一个master集群可以向多个slave集群推送,收到推送的集群会覆盖它本地的edits日志. 这个备份操作是异步的,这意味着,有时候他们的连接可能是断开的,master的变化不会马上反应到slave当中.备份个格式在设计上是和mysql的statement-based

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1449891885004.html 1.HBase 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,HB

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da

HBase定义 HBase 是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数

早些时候学习hadoop的技术,我一直对里面两项技术倍感困惑,一个是zookeeper,一个就是Hbase了.现在有机会专职做大数据相关的项目,终于看到了HBase实战的项目,也因此有机会搞懂Hbase原理. 首先来点实在的东西,假如我们已经在服务器上部署好了Hbase应用,作为客户端或者说的具体点,本地开发环境如何编写程序和服务端的Hbase进行交互了? 下面我将展示这些,首先看工程的结构图,如下图所示: 接下来我们将hbase应用下lib文件夹里所有jar包都导入到工程lib目录下,还要把c

1 背景知识 1.1 解决问题 解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题. 1.2 适用情况 存在亿万条记录的数据库,只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适 确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性(第二索引,事务机制,高级查询语言等) 足够的硬件配置,即节点数,HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好,HBase也存在相同情况. 2 设计理念 2.1 概述 2.1.1 简介 使用Java语言开发的NoSQL类型的分布式数据库 不支持RDBMS的一些高级特性,如事务机制,第二索引

hbase的服务体系遵从的是主从结构,由HRegion(服务器)-HRegionServer(服务器集群)-HMaster(主服务器)构成, 从图中能看出多个HRegion 组成一个HRegionServer,HMaster管理所有的HRegion. 所有的服务器都是通过zookeeper来进行管理和协调工作的. HMaster并不存储hbase中的数据,hbase逻辑上的表可能会被划分成多个HRegion,存到HRegion的集群中,hbase存储的是数据到HRegion集群中的映射   HR

0,HBase简介 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,是一个HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的.非关系(NoSQL)的.可伸缩性分布式数据存储模型,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元.HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion Server群和HMaster Server构成.HMaster Server负责管理所有的HRegion Server,而HBase中的所有Server都是通过Zookeeper

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化. 构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对这些采集的数据, 提出如下检索需求: 1). 时间序列检索(检索出该站点的在某个时间范围内的全要素信息) 2). 面检

Redis是一个基于内存的数据库,其不仅读写速度快,每秒可以执行大约110000的写操作,81000的读取操作,而且其支持存储字符串,哈希结构,链表,集合丰富的数据类型.所以得到很多开发者的青睐.加之其支持主从.持久化等功能,3.0版本开始正式提供分片技术.让其在大型互联网应用中大显身手,本文通过实际操作和理论相配合,对redis进行详细地阐述. 一.redis的安装与使用 下载直接去redis的官网http://redis.io/进行不同操作系统对应的版本.本文中采用的redis的版本为3.2

  所谓RowKey行键生成器,是指通过软件工具制定行键生成策略,并可将策略信息保存成本地策略文件,待需要时再将本地策略文件序列化成行键生成策略对象,传入数据行信息后可自动生成RowKey行键. 那么,为什么要设计这个行键生成器呢?最初的时候,我们有一个需求,要把Oracle中的若干大表数据导入到HBase中,那么这里就出现了一个问题:那么多表,每个表的RowKey生成规则都是不一样的,难道我们要为每个表都设计一个行键生成方法吗?! 当然不可能,我们必须做一些事半功倍或者一劳永逸的事情来解决这个

一.HBase(NoSQL)的数据模型 1.1 表(table),是存储管理数据的. 1.2 行键(row key),类似于MySQL中的主键,行键是HBase表天然自带的,创建表时不需要指定 1.3 列族(column family),列的集合. 一张表中有多个行健,一个行健读取出来的是一条记录,列族和MySQL中的列差不多,但是它是列的集合 HBase中列族是需要在定义表时指定的,列是在插入记录时动态增加的. HBase表中的数据存储在本地磁盘上的时候,每个列族单独一个作为文件存储. 上图表