下面看下hbase:meta 表的结构,hbase:meta表中,保存了每个表的region地址,还有一些其他信息,例如region的名字,HRegionInfo,服务器的信息.hbase:meta表中每一行对应一个单一的region.例如我们现在创建一个表名叫"t".hbase:meta中对应的行会像下面这个样子. Row Column Family Column Qualifier Value t,,1351700811858 info regioninfo NAME =>

在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章“HBase存储架构”中我们已经讨论了HBase基本的存储架构.在此基础上

在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章"HBase存储架构"中我们已经讨论了HBase基本的存储架构.

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在<HBase技术简介>中我们知道,HBase中有两个特殊的表:-ROOT-和.META.. 由于HBase中的表可能非常大,故HBase会将表按行分成多个region,然后分配到多台RegionServer上.数据访问的整个流程如下图所示: 注意两点: Client端在访问数据的过程中并没有涉及到Master节点,也就是说HBase日常的数据操作并不需要Master,不会造成Master的负担. 并不是每次数据访问都要执行上面的整个流程,因为很多数据都会被Cache起来. 从存储结构和操作方

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.ap

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser

meta表修复一 查看hbasemeta情况hbase hbck1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表)hbase hbck -fixMeta2.重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere)hbase hbck -fixAssignments meta表修复二 当出现漏洞 hbase hbck -fixHdfsHoles (新建一个region文件夹)

  本博文的主要内容有    .hbase读取数据过程 .HBase表结构 .附带PPT http://hbase.apache.org/ 读写的时候,就需要用hbase了,换句话说,就是读写的时候.需要数据库. 在哪些领域,需要数据库? 只要做大量的数据存储,就需要用到数据库. 数据库比文件系统,提供了更好的功能:随机.实时的读写. 如果,在你业务场景里,对随机.实时的读写要求不高,可不可以用数据库呢?当然可以,但没这必要.就好像是大材小用. 对于随机.实时的读写要求高的场景,如实时在线读写的

一.HBase读数据流程 1.Client访问Zookeeper,从ZK获取-ROOT-表的位置信息,通过访问-ROOT-表获取.META.表的位置,然后确定数据所在的HRegion位置: 2.Client访问HRegion所在的HRegionServer,通过HRegionServer获取需要查找的数据: 3.Client到HRegion的中去查找数据,首先到MemStore中查找,查到直接返回:查不到就去ClockCache中查找,查到直接返回:再查不到就去StoreFile中读数据,把读到

在 HBase里的HRegion 里,谈过,HRegion是按照表名+开始/结束主键,即表名+主键范围来区分的.由于主键范围是连续的,所以一般用开始主键就可以表示相应的HRegion了. 不过,因为我们有合并和分隔操作,此时,如果正好在执行这些操作的过程中出现死机,那么就可能存在多份表名和开始主键相同的数据,这样的话,只有光靠开始主键就不够了,这就需要通过HBase的元数据信息来区分哪一份才是正确的数据文件.为此,为了区分这样的情况,每个HRegion都有一个'regionId'来标识它的唯一性

本博文的主要内容有    .hbase读取数据过程 .HBase表结构 .附带PPT http://hbase.apache.org/ 读写的时候,就需要用hbase了,换句话说,就是读写的时候.需要数据库. 在哪些领域,需要数据库? 只要做大量的数据存储,就需要用到数据库. 数据库比文件系统,提供了更好的功能:随机.实时的读写. 如果,在你业务场景里,对随机.实时的读写要求不高,可不可以用数据库呢?当然可以,但没这必要.就好像是大材小用. 对于随机.实时的读写要求高的场景,如实时在线读写的场景

1.Hbase表结构:可以看成map,里面有行键,行键是按照字母顺序排序.行键下面是列族,每个列族可以有不同数量的列甚至是没有列.每个列里面包含着不同时间版本的列的值. 行键:是按照字母的顺序排序的,这样做的好处就是在扫描表的时候感兴趣的项,是在相邻的.给定的行可以在每个列族中有任意数量的列,或者根本没有列,不能用二维表的思想去想象. 列族:以把它想象成map的map.一个列族可以有任意数量的列. 最后一个维度是时间.所有数据都使用整数时间戳(从epoch开始的秒数)或您选择的另一个整数进行版本

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b

[From]https://www.iteye.com/blog/blackproof-2052898 meta表修复一 查看hbasemeta情况 hbase hbck .重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta .重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere) hbase hbck -fixAssignments m

Hbase meta表异常修复 标签(空格分隔): Hbase 一,Hbase meta元数据表 1.1 背景 线上Hbase 因为在hbase shell中清空 truncate 'table'一张表时候发现中途清空错了,嗯下了Ctrl+c,导致某张表在RIT 阶段. 1.2 meta表修复一 查看hbase:meta情况 hbase hbck 1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的.regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta 2.重新将h

1.问题出现: 在格式化NameNode后,集群上安装的OpenTSDB的表(存在hbase中)都没有了,重新运行OpenTSDB预创建表步骤报错显示table already exists 2.原因: hadoop重新格式化后,hdfs上没有了数据,在hbase中新建表却提示Table already exists.是因为以前建过同名的表,虽然HDFS上和Hbase相关的东西都已经删除了.但是zookeeper保存有hbase表的地址,数据访问是通过zookeeper的地址转到hdfs上,这是

创建表 hbase shell> create 'mytable','col1','col2' //建表语句 create '表名','列簇名','列簇名','列簇名' hbase shell> create , TTL => , BLOCKCACHE => ,TTL=>,BLOCKCACHE=>false,IN_MEMORY=>false} 查询 //列出所有表 hbase shell> list //查看表结构 hbase shell> descr

WordPress仅仅用了10 个表:wp_comments, wp_links, wp_options, wp_postmeta, wp_posts, wp_term_relationships, wp_term_taxonomy, wp_terms, wp_usermeta, wp_users 按照功能大致分为五类用户信息: wp_users和wp_usermeta链接信息: wp_links文章及评论信息: wp_posts.wp_postmeta.wp_comments对分类,链接分类,