hbase基本存储组织结构与数据读取组织结构对比 Segment是Hbase2.0的概念,MemStore由一个可写的Segment,以及一个或多个不可写的Segments构成.故hbase 1.*版本中的MemstoreScanner变成了SegmentScanner. 对应关系表 Hbase存储结构 Hbase Scanner体系 Region RegionScanner Store StoreScanner Memstore SegmentScanner(memstore级别) Store

HBase Scan流程分析 HBase的读流程目前看来比较复杂,主要由于: HBase的表数据分为多个层次,HRegion->HStore->[HFile,HFile,...,MemStore] RegionServer的LSM-Like存储引擎,不断flush产生新的HFile,同时产生新的MemStore用于后续数据写入,并且为了防止由于HFile过多而导致Scan时需要扫描的文件过多而导致的性能下降,后台线程会适时的进行Compaction,Compaction的过程会产生新的HFil

最近迁移数据时需要执行大Scan,HBase集群经常碰到以下日志: Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Failed after retry of OutOfOrderScannerNextException: was there a rpc timeout? 出现上述日志后这次Scan就挂了,HBase Client不能自动恢复了.下面分析一下相关代码. 客户端Scan示例

一. Hbase读流程 META表记录着表的原信息,根据rowkey查询META表,获取所在region信息 客户端去相应的regionServer查询数据,先查询memStore(memstore是一个按key排序的树形结构缓冲区),有就返回,没有继续查找 查询regionServer的读缓存BlockCache是否存在rowkey的对应数据,有就返回,没有就继续查询.每次get一次时,hbase把相邻的一段数据也放到内存中缓存起来,方便顺序读 查询HFile中是否有相应记录 (1)hfile

Overview The Scan operation for HBase. Scan API All operations are identical to Get with the exception of instantiation. Rather than specifying a single row, an optional startRow and stopRow may be defined. If rows are not specified, the Scanner will

Scan,get用法 1. get help帮助信息 从下列get用法信息可以看出 get 后面可以跟table表名,rowkey,以及column,value.但是如果想通过get直接获取一个表中的全部数据是做不到的,这种情况就要用到另外一个命令scan. hbase(main):214:0> help 'get' Get row or cell contents; pass table name, row, and optionally a dictionary of column(s),

1 hbase写入流程 hbase中无论是新增数据还是修改已有行,其内部流程都是一样的,hbase执行写入时会写到两个地方,write-ahead log 简称wal 也叫hlog 预写式日志 和 MemStore,hbase默认把数据先写到这两个地方,只有这两个地方的变化都写入并确认后,才认为写动作完成. MemStore是内存中的缓冲区默认64m,HBase会把要写入的数据在这里积累,当填满后 才进行刷写到硬盘上,生成一个HFile. WAL 使用来排除故障,大型分布式系统,节点故障很常见,

前言 最近被大佬问到一个问题,hbase查询数据在最坏的场景下需要进行几次rpc,当时就懵了..下面主要对client端代码进行分析.阅读文章和看源码更配~ 读数据 流程总览 1. 从zookeeper中获取meta信息,并通过meta信息找到需要查找的table的startkey所在的region信息 2. 和该region所在的regionserver进行rpc交互获取result 3. region server查询memstore(memstore是是一个按key排序的树形结构的缓冲区)

/** * Created by han on 2016/1/28. */ import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp; import org.apache.hadoop.hbas

org.apache.Hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException: 60622ms passed since the last invocation, timeout is currently set to at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable$ClientScanner.next(HTable.java:) at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableRecordRe

HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度(以空间换时间):2.scan可以通过setStartRow与setEnd

转自:http://blog.csdn.net/caoli98033/article/details/44650497 HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过se

创建表 create 'test1', 'lf', 'sf' lf: column family of LONG values (binary value) -- sf: column family of STRING values 导入数据 put 'test1', 'user1|ts1', 'sf:c1', 'sku1' put 'test1', 'user1|ts2', 'sf:c1', 'sku188' put 'test1', 'user1|ts3', 'sf:s1', 'sku123

Scan是操作Hbase中非常常用的一个操作,虽然前面的Hbase API操作简单的介绍了Scan的操作,但不够详细,由于Scan非常常用,关于其详细的整理也是很有必要的. Scan HBase中的数据表通过划分成一个个的Region来实现数据的分片,每一个Region关联一个RowKey的范围区间,而每一个Region中的数据,按RowKey的字典顺序进行组织. 正是基于这种设计,使得HBase能够轻松应对这类查询:“指定一个RowKey的范围区间,获取该区间的所有记录”, 这类查询在HBas

public static void main(String[] args) throws IOException { //Scan类常用方法说明 //指定需要的family或column ,如果没有调用任何addFamily或Column,会返回所有的columns: // scan.addFamily(); // scan.addColumn(); // scan.setMaxVersions(); //指定最大的版本个数.如果不带任何参数调用setMaxVersions,表示取所有的版本.

写操作流程 (1) Client通过Zookeeper的调度,向RegionServer发出写数据请求,在Region中写数据. (2) 数据被写入Region的MemStore,直到MemStore达到预设阈值. (3) MemStore中的数据被Flush成一个StoreFile. (4) 随着StoreFile文件的不断增多,当其数量增长到一定阈值后,触发Compact合并操作,将多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除. (5) StoreFiles

1\\.客户端chou操作 2.服务器dauncaozuo操作 3\存储优化

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

内容提要 一.写入流程 初始化ZooKeeper Session,建立长连接,获取META Region的地址. 获取rowkey对应的Region路由信息:来自.meta. 写入region 如何快速定位rowkey所在的Region? rowkey=tableName+startkey+TimeStamp regioninfo, server, serverstartcode. 其中regioninfo就是Region的详细信息,包括StartKey, EndKey 以及每个Family的信

一.HBase简介 1,定义: HBase 是一种分布式.可扩展.支持海量数据存储的 NoSQL 数据库. 2,HBase的架构图: 架构角色: 1)Master Master是所有Region Server的管理者,其实现为HRegionServer,主要作用有: a>对于表的DDL操作:create,delete,alter b>对于RegionServer的操作:分配regions到每个RegionServer,监控每个RegionServer的状态,负载均衡和故障转移. 2)Zooke