1. 定义 TTL(Time to Live) 用于限定数据的超时时间. 2.原理 以Column Family的TTL为例介绍, hbase(main):001:0> desc 'wxy:test' Table wxy:test is ENABLED wxy:test COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'cf', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION

HBase简介 HBase 是一个分布式的.面向列的开源数据库.建立在 HDFS 之上.Hbase的名字的来源是 Hadoop database,即 Hadoop 数据库.HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群. 它介于 NoSql 和 RDBMS 之间,仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过 Hive 支持来实现多表 join 等复杂操作). HBase中表的特点: 大:一个表可以有上十亿行,上百万列 面向列:面向列(族)的存储和

转自:HBase的原理和设计 HBase架构:

前言 现今互联网科技发展日新月异,大数据.云计算.人工智能等技术已经成为前瞻性产品,海量数据和超高并发让传统的 Web2.0 网站有点力不从心,暴露了很多难以克服的问题.为此,Google.Amazon .Powerset 等各大平台纷纷推出 NoSQL 技术以应对市场的急速发展,近10年间NoSQL技术百花齐放,HBase.Redis.MongoDB.Cassandra 等技术纷纷涌现.本文主要向各位介绍 HBase 的发展历史,基础结构与原理,应用的场景,对常用的 JAVA API 操作进行

一. hbase的原理知识 1. hbase介绍 hbase是hadoop的一个重要成员,主要用于存储结构化数据,构建在hdfs之上的分布式存储系统,它主要通过横向扩展,通用不断增加廉价服务器增加计算和存储能力. 2. hbase的特点 1. 大: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: 4. 稀疏:空(null)列并不占用

  整个Hadoop生态中大量使用了master-slave的主从式架构,如同HDFS中的namenode和datanode,MapReduce中的JobTracker和TaskTracker,YARN中的资源管理器和节点管理器,Zookeeper中的leader和follower.我们将看到HBase同样是基于这种主从式的一种运行机制. 1.HBase实现原理   正如前面所说,HBase将表水平分裂为区域,集群中的每个节点管理若干个区域,区域是HBase集群上分布数据的最小单位,因此存储数据

一.Hbase简介 1.什么是Hbase Hbase的原型是google的BigTable论文,收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(存储在hdfs上,有副本机制),高性能,面向列,非关系型的数据库(类似redis),可伸缩的分布式存储系统(因为是存储在hdfs上),利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群. Hbase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说仅需使用普通的硬件,

今日有朋友加好友与我探讨一些问题,我觉得这些问题倒挺有价值的:于是就想在本公众号开设一个问答专栏,方便技术交流与分享,专栏名就定为:<读者来信>.如遇到本人能力有限难以解决的问题,该贴将会被转发至我的资源圈寻求大佬们出手帮助,并附上提问者微信二维码.也欢迎大家在留言区积极探讨解决方案~ 来信人:黄*伟 小猿提问 如果我用Spark处理文件写进HBase,文件按日期每天增量下发,如果只想在HBase中保留最近90天的文件数据,有什么好的方法吗?TTL会有禁用表操作,后端查询就会报错.除了TTL,

转载自:http://www.sysdb.cn/index.php/2016/01/10/hbase_principle/ ,感谢原作者. 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

1.简介 Snapshots即快照的意思,作用于表上.在对于表做快照的时候不会造成文件的拷贝,如不会对HFile文件进行拷贝而是以链接的方式链接到元表的HFile上.可以说它是一种元数据的集合,可以快速的恢复到表至快照指定的状态从而迅速的数据修复(会丢失快照之后的数据)如用户误删除表等操作中恢复.也可以将数据拷贝到不同的集群进行数据的备份.   2.准备 在测试环境上准备源表: hbase(main)::> scan 'mytable' ROW COLUMN+CELL row1 column=f

HBase 从0.95开始引入了Snapshot,可以对table进行Snapshot,也可以Restore到Snapshot.Snapshot可以在线做,也可以离线做.Snapshot的实现不涉及到table实际数据的拷贝,仅仅拷贝一些元数据,比如组成table的region info,表的descriptor,还有表对应的HFile的文件的引用.本文基于0.98.4 Snapshot命令如下所示: hbase> snapshot 'sync_stage:Photo', 'PhotoSnaps

如上图所示:首先我们需要知道 HBase 的集群是通过 Zookeeper 来进行机器之前的协调,也就是说 HBase Master 与 Region Server 之间的关系是依赖 Zookeeper 来维护.当一个 Client 需要访问 HBase 集群时,Client 需要先和 Zookeeper 来通信,然后才会找到对应的 Region Server.每一个 Region Server 管理着很多个 Region.对于 HBase 来说,Region 是 HBase 并行化的基本单元.

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

一．HBASE介绍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上搭建大规模结构化的存储集群.HBase的目标是存储并处理大型数据,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.与MapReduce的离线批处理计算框架不同,HBase是一个可以随机访问的存储和检索数据平台,弥补了HDFS不能随机访问数据的缺陷,适合实时性要求不是非常高的业务场景.HBase存储的都是Byte数组,它不介意数据类型,允

第一:hbase介绍 hbase是一个构建在hdfs上的分布式列存储系统: hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储 从逻辑上讲,hbase将数据按照表.行和列进行存储 hbase表特点: 1.大: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: 4.稀疏:对于空(null)的列,并不占用存

客户端读取信息流程 ()client要读取信息,先查询下client 端的cache中是否存在数据,如果存在,刚直接返回数据.如果不存在,则进入到zookeeper,查找到里面的相应数据存在的Root表中的地址. ()BlockCache;设计用于读入内存频繁访问的数据,每个列族都有 ()通过数据存在ROOT表中地址找到.META,最终找到HRegion.找到HRegion后,它会先访问MemStore中是否存在数据,如果存在,则直接读取.如果没有,就再到HFile中查找数据,并将数据放到Mem

一.系统架构 客户端连接hbase依赖于zookeeper,hbase存储依赖于hadoop client: 1.包含访问 hbase 的接口, client 维护着一些 cache(缓存) 来加快对 hbase 的访问,比如 region 的 位置信息. (经常使用的表的位置信息)   zookeeper: 1.保证任何时候,集群中只有一个 master2.存贮所有 Region 的寻址入口----root 表在哪台服务器上. -root-这张表的位置信息3.实时监控 RegionServer

本文只是从总体流程来分析replication过程,很多细节没有提及,下一篇文章准备多分析分析细节.   replicationSource启动过程 org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer#startServiceThreads -> org.apache.hadoop.hbase.replication.regionserver.Replication#startReplicationService ->  //初始化replic

本文从网上看到的,自己看过了,同时收藏下!感谢分享! 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Ha

一.什么是HBase           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技术可在廉价的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

1.概述 客户端往RegionServer端提交数据的时候,会写WAL日志,只有当WAL日志写成功以后,客户端才会被告诉提交数据成功,如果写WAL失败会告知客户端提交失败,换句话说这其实是一个数据落地的过程.在一个RegionServer上的所有的Region都共享一个HLog,一次数据的提交是先写WAL,再写memstore,示意图如下  2.HLog Class WAL的实现类是HLog,当一个Region被初始化的时候,一个HLog的实例会作为构造函数的参数传进去.当Region在处理Pu