一.数据库OLAP和OLTP简单的介绍比较 1.OLTP:on-line transaction processing在线事务处理,应用在传统关系型数据库比较多,执行日常基本的事务处理,比如数据库记录的增删改查,如银行的一笔交易记录,就是一个典型的事务处理,强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作:OLTP有以这几个特点:实时性要求高:数据量不是很大:交易一般是确定的:高并发:满足ACID 对于OLTP来说一般都是高可用的在线系统,以小的事务以及小的查询为主,评估

了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库.LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees.即日志-结构化合并-树. 相比于Oracle普通索引所採用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间採取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能.通俗的讲,HBase写数据如此快,正是因为基于LSM模型,将数据写入内存和日志文件后即马上返回. 可是,数据始终在内存和日志中是不妥当的,首先内存毕竟是有限的稀缺资源.持续的写入会造成

在将mysql数据导入到hbase数据的过程中,发现hbase的数据容量增加很快, 原本在mysql存储30G容量的数据导入到hbase一直增加到快150G(还未完全导入,手动结束), 而采用默认3个备份储存的话,基本上真个集群有450G的容量. 查看了一些资料,发现hbase的储存确实耗空间,一般hbase采用压缩算法来解决,其中snappy 的算法收到Google的推崇,而且CDH中,直接安装了snappy的库,所以直接用了. hbase> disable 'test' hbase> al

1.HBase HBase: Hadoop Database,根据Google的Big Table设计 HBase是一个分布式.面向列族的开源数据库.HDFS为Hbase提供了底层的数据存储服务,MapReduce为Hbase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供了稳定的服务和Failover机制,Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储读取的分布式数据库解决方案. HBase是Google Big Table的开源实现,但是也有很多不同之处: 存储系统:Go

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师.研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路. FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛,时至今日,每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上,这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力,他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销,以精准找到自己的潜在用户.要精准

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提

1.what:什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. HBase是一个高可靠性.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上搭建起大规模结构化存储集群. HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据.[非大勿用] HBase是Google Bigtable的

为什么需要NoSQL? 1High performance:web1.0不能点赞互动,web2.0可以互动,里面有很多高并发读写 2Huge Storage:海量数据的高效率存储和访问 3High  Scalability  &&  High  Availability:高可拓展性和高可用性 NoSQL主要种类? Redis       mongoDB      riak     CouchDB   menbase    Cassandra NoSQL数据库的四大分类? 1键值(key-v

背景色表示可以自己做实验搞定 1 模拟一组数据 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10     1 入 限定符 'one'     2 入 'two'     3 入 'three'     4 four     5 five...    个 Region,Region会下线,新Split出的2个子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上由此过程可知,HBase只是增加数据,有所得更新和删除操作,都是在

先随便写写..做个随笔记录 使用Rest连接操作Hbase.. 是微软提供的  Microsoft.Hbase.Client 类库.. 版本是0.4.1.0 一直知道   client.StoreCellsAsync  方法是可以添加也可以覆盖已有数据.. 其实不是这么简单.. 机缘巧合下测试发现修改一次只能修改100条数据.. 当时做了一个 for循环一次添加了10000条测试数据.. 第一次添加时有个值写的不理想.. 就想修改后重新覆盖掉原有值.. 结果发现不是所有值都改变了..经过子线查找

使用Java API与HBase集群交互时,需要构建HTable对象,使用该对象提供的方法来进行插入/删除/查询等操作.要创建HTable对象,首先要创建一个带有HBase集群信息的配置对象Configuration conf,其一般创建方法如下: Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); //设置HBase集群的IP和端口 conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "XX.XXX.X.XX

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

本文转自hbase.收藏学习下. 随着大数据的越来越普及,HBase也变得越来越流行.会用HBase现在已经变的并不困难,然而,怎么把它用的更好却并不简单.那怎么定义'用的好'呢?很简单,在保证系统稳定性.可用性的基础上能够用最少的系统资源(CPU,IO等)获得最好的性能(吞吐量,读写延迟)就是'用的好'.HBase是一个庞大的体系,涉及到很多方面,很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率,根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能.笔者总结至少有如下几个方面:HDFS相关配置优化,

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施?在Tcon分布式系统测

Hbase 是一个分布式的.面向列的开源数据库,其实现是建立在google 的bigTable 理论之上,并基于hadoop HDFS文件系统.     Hbase不同于一般的关系型数据库(RDBMS).是一种适用于非结构化数据存储的数据库,且Hbase是基于列的数据库.      下面的内容基于我们已经安装好hadoop.hbase. 一.hbase shell 介绍      hbase shell是用户和hbase 交互的接口之一,当然还可以通过其它方式比如java api等      下

HBase 默认配置  ,原文:http://eclecl1314-163-com.iteye.com/blog/1474286 该文档是用hbase默认配置文件生成的,文件源是 hbase-default.xml (因翻译需要,被译者修改成中文注释). hbase.rootdir 这个目录是region server的共享目录,用来持久化Hbase.URL需要是'完全正确'的,还要包含文件系统的scheme.例如,要表示hdfs中的 '/hbase'目录,namenode 运行在namenod

1.为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式,在reduce中直接生成put对象写入HBase,该方式在大数据量写入时效率低下(HBase会block写入,频繁进行flush,split,compact等大量IO操作),并对HBase节点的稳定性造成一定的影响(GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

  概述 笔者本人接触研究HBase也有半年之久了,虽说不上深入和系统,但至少算是比较沉迷.作为部门里大数据技术的探路者,笔者还要承担起技术传播的职责,所以在摸索研究的过程中总是不断地进行总结和测试,一路走来,慢慢地积累了一些东西,整理了一下,做成一个技术系列文档,暂时就叫做"HBase应用开发回顾与总结".虽然称不上什么高深莫测的技术,但本着开源和分享的精神,笔者本人还是很乐意将它逐篇贴出来.另外,笔者认为<HBase权威指南>算是比较好的HBase方面的技术书籍了,推荐

hbase.tmp.dir:本地文件系统的临时目录,默认是java.io.tmpdir/hbase−java.io.tmpdir/hbase−{user.name}: hbase.rootdir:hbase持久化的目录,被所有regionserver共享,默认${hbase.tmp.dir}/hbase,一般设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase类似,带全限定名: hbase.cluster.distributed:hbase集群模式运作与否的标志,默