首先分析hbase中对于master协议的调用: 在ConnectionImplementation的方法getKeepAliveMasterService被调用时,会通过MasterServiceStubMaker.makeStub()方法构建成员变量masterServiceState.stub.   在MasterServiceStubMaker.makeStub()方法中,通过间接调用rpcClient.createBlockingRpcChannel来构建protobuf的中Block

基于版本:CDH5.4.2 上述版本较老,但是目前生产上是使用这个版本,所以以此为例. 1. 概要 说明: 客户端API发送的请求将会被RPCServer的Listener线程监听到. Listener线程将分配Reader给到此Channel用户后续请求的相应. Reader线程将请求包装成CallRunner实例,并将通过RpcScheduler线程根据请求属性分类dispatch到不同的Executor线程. Executor线程将会保存这个CallRunner实例到队列. 每一个Exec

RPC是hbase中Master,RegionServer和Client三者之间通信交流的纽带.了解hbase的rpc机制能够为通过源码学习hbase奠定良好的基础.因为了解了hbase的rpc机制能够很快通过debug深入理解hbase各种机制(比方说flush,compaction,scan等请求)的流程.同时也便于碰到问题时,通过源码分析找到原因,毕竟源码面前了无秘密. 1,RPC简介 RPC(remote procedure call)即远程过程调用.对于本地调用,定义好一个函数以后,程

Hbase+ Phoenix搭建教程 一.Hbase简介 HBase是基于列存储.构建在HDFS上的分布式存储系统,其主要功能是存储海量结构化数据. HBase构建在HDFS之上,因此HBase也是通过增加廉价的PC机提高系统运行和存储的能力. HBase中存储的表有如下特点: 1.大表:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索:

解决的问题 HBase的Write Ahead Log (WAL)提供了一种高并发.持久化的日志保存与回放机制.每一个业务数据的写入操作(PUT / DELETE)执行前,都会记账在WAL中. 如果出现HBase服务器宕机,则可以从WAL中回放执行之前没有完成的操作. 本文主要探讨HBase的WAL机制,如何从线程模型.消息机制的层面上,解决这些问题: 1. 由于多个HBase客户端可以对某一台HBase Region Server发起并发的业务数据写入请求,因此WAL也要支持并发的多线程日志写

HBase基础知识: 一,HMater节点:可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行 1,为Region server 分配region,2,负责region server 的负载均衡,3,发现失效的region server 并重新分配其上的region. 二,Region Server节点: 维护Master 分配给它的region,处理对这些region 的IO 请求. 负责切分在运行过程中变得过大的region.

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

原文出处: DLevin(@雪地脚印_) 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 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由

HBase是一个高性能.面向列.可伸缩的开源分布式NoSQL数据库,是Google Bigtable的开源实现. HBase的思想和应用和传统的RDBMS,NoSQL等有比较大的区别,这篇文章从HBase的架构和关键的Rowkey设计入手,快速学习相关应用. 一. HBase设计特性 HBase概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统,将数据按照表.行和列进行存储,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

Hbase版本:1.2.0-cdh5.14.0 1):下载phoneix源码 链接:https://pan.baidu.com/s/1uryK_jLEekdXV04DRc3axg 密码:bkqg 2):解压后,更改pom文件,指定你需要的cdh版本 因为我的是CDH5.14.0,所以要更改为我的版本 注意:需要更改所有的pom文件,把版本指定: 3):指定好之后,执行maven命令: mvn package -DskipTests 这个过程大概20分钟左右,取决你的网速 4):将打包好的文件上传

原文地址:https://blog.csdn.net/u010270403/article/details/51648462 本文首先简单介绍了HBase,然后重点讲述了HBase的高并发和实时处理数据 .HBase数据模型.HBase物理存储.HBase系统架构,HBase调优.HBase Shell访问等. 不过在此之前,你可以先了解 Hadoop生态系统 ,若想运行HBase,则需要先搭建好Hadoop集群环境,可以参考此文搭建5个节点的hadoop集群环境(CDH5) . 好了,让我们来

Hbase是什么 HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统,适用于实时读写.随机访问超大规模数据的集群. HBase的特点 大:一个表可以有上亿行,上百万列. 面向列:面向列表(簇)的存储和权限控制,列(簇)独立检索. 稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏. 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列. 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下,版本号自动

传统的ACID数据库,可扩展性上受到了巨大的挑战.而HBase这类系统,兼具可扩展性的同时,也提出了类SQL的接口. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下: HBase Client通过RPC方式和HMaster.HRegionSe

转自:http://www.cnblogs.com/ohuang/p/5807543.html 解决的问题 HBase的Write Ahead Log (WAL)提供了一种高并发.持久化的日志保存与回放机制.每一个业务数据的写入操作(PUT / DELETE)执行前,都会记账在WAL中. 如果出现HBase服务器宕机,则可以从WAL中回放执行之前没有完成的操作. 本文主要探讨HBase的WAL机制,如何从线程模型.消息机制的层面上,解决这些问题: 1. 由于多个HBase客户端可以对某一台HBa

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 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HR

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

转载地址:http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下:其中HMaster节点用于: 管理HRegionServer

1.简介 Phoenix将SQL带回到了NOSQL的世界,其在HBase之上做了一个layer,客户端通过SQL调用Phoenix,Phoenix在转化为HBase客户算API进行访问HBase,其很多计算也是通过HBase的协处理器的机制来完成的.当前很多场景下使用CDH版本的HBase,可惜Cloudrea公司并没有官方支持,内有将Phoenix纳入发布版本中,所以造成社区的Phoenix并不能很好的和HBase的cdh版本进行继承,本文通过重新编译Phoenix的方式将两者结合. 2.Ph

由于最近要开始深入的学习一下hbase,所以,先大概了解了hbase的基本架构,在此简单的记录一下. Hbase的逻辑视图 Hbase的物理存储 HRegion Table中所有行都按照row key的字典序排列. Table在行的方向上分割为多个HRegion. HRegion按大小分割的,每个表开始只有一个HRegion,随着数据增多,HRegion不断增大,当增大到一个阀值的时候,HRegion就会等分会两个新的HRegion,之后会有越来越多的Region. HRegion是Hbase中

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 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HR

前几天,兴起想仔细玩玩hbase,细细去研究一下,写了个小demo,从win7去连接另一台T510的ubuntu上的hbase.很简单的crud的操作程序,没有看出来什么问题,但是跑起来,硬是好像block住了,不往下执行,eclipse console没有打印任何信息,小红点还一直亮,纳闷之余,看到一些 Opening socket connection to server 192.168.0.xx/192.168.0.xx:2181. Will not attempt to authenti