hbase-列存储动态数据库
1) HBase是什么?
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目,是横向扩展的。
HBase是一个数据模型,类似于谷歌的大表设计,可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。
它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。
人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上,并提供了读写访问。
2) HBase的存储机制
HBase是一个面向列的数据库,在表中它由行排序。表模式定义只能列族,也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。
总之,在一个HBase:表是行的集合à行是列族的集合à列族是列的集合à列是键值对的集合,如图:
3) Hbase的特点
- 建立在HDFS之上,面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式列存储的动态模式数据库,列式数据库(nosql)专门解决hadoop不擅长的工作。
- 采用BigTable的数据模型。增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中“键”是由行关键字、列关键字、时间截构成。
- 提供对大规模数据的随机、实时读写访问功能,其保存的数据可通过MapReduce处理。
4) 行数据库与列数据库的区别
5) hbase表特点:
- 表比较大,一个表有数十亿行,上百万列;
- 无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要冬天的增加,同一张表中的行也已有截然不同的列;
- 稀疏:空值列并不占用存储空间,列独立检索;
- 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分配,是单元格插入时间戳;
- 数据类型单一:数据都是字符串,没有类型
6) 存储核心—Hstore
Hstore分为menstore和storefiles两部分。
用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile),当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFiles合并成一个StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除
HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的,这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回,保证了HBase I/O的高性能架构。
7) Hbase架构
一个HMaster(管理服务器)控制多个Region Server(数据服务器);
- HMater负责表的创建、删除、维护以及Region的分配和负载均衡;
- Region Server负责管理维护Region以及响应读写请求;
- 客户端与HMaster进行有关表的元数据操作,之后直接读写Region servers。
Master职责:
1. 为regionserver分配region;
2. 负责regionserver的负载均衡;
3. 垃圾文件回收;
4. 处理schema请求
Zookeeper职责:
- 保证集群只有一个Master;
- 监控Region Server状态,实时通知Master;
- Hbase目录入口地址;
- Hbase的Schema信息
Region职责:
- 对数据的读写支持;
- 对region管理的支持;
- Hbase目录入口地址;
- Hbase的Schema信息
8) HBase 和 HDFS关系
9) hive与hbase区别
相同点:都是架构在hadoop之上,都是用hadoop作为底层存储
不同点:
Hive:
- 是批处理系统,目的是检索MapReduce jobs的编写工作;
- 是纯逻辑表并且是全表扫描,本身不存储和计算数据,完全依赖HDFS和MapReduce;
- 时效性低
Hbase:
- 是实时操作系统,目的是弥补hadoop的缺陷项目;
- 是物理表,采用列存储索引数据或实时数据,提供超大的内存hash表;
- 高时效性。
hbase-列存储动态数据库的更多相关文章
- HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已!
理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不 ...
- hbase非结构化数据库与结构化数据库比较
目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不 ...
- HBase底层存储原理
HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已! 首先HBase不同于一般的关系数据库, 它是一个适合于非结构化数据存储的数 ...
- 【HBase】与关系型数据库区别、行式/列式存储
[HBase]与关系型数据库区别 1.本质区别 mysql:关系型数据库,行式存储,ACID,SQL,只能存储结构化数据 事务的原子性(Atomicity):是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就 ...
- OpenTSDB介绍——基于Hbase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库,而Hbase本质是列存储
原文链接:http://www.jianshu.com/p/0bafd0168647 OpenTSDB介绍 1.1.OpenTSDB是什么?主要用途是什么? 官方文档这样描述:OpenTSDB is ...
- HBase与列存储
传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的 ...
- HBase:分布式列式NoSQL数据库
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H ...
- 一些开源搜索引擎实现——倒排使用原始文件,列存储Hbase,KV store如levelDB、mongoDB、redis,以及SQL的,如sqlite或者xxSQL
本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此. A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, n ...
- 时间序列数据库——索引用ES、聚合分析时加载数据用什么?docvalues的列存储貌似更优优势一些
加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择. 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储. 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据 ...
随机推荐
- Android埋点技术分析
1.现有的几种埋点技术的实现原理和优劣分析 (1)代码埋点:将收集数据的代码直接写在需要的地方,当用户点击某个控件或者打开某个页面时调用到该部分代码完成数据的收集. 优势:准确性高,收集数据和发送数据 ...
- java 空语句
输入的字符不是回车就重新输入: import java.io.IOException; public class HelloWorld { public static void main(String ...
- 初识oracle重做日志文件
转自 http://blog.csdn.net/indexman/article/details/7746948 以下易容翻译自oracle dba官方文档,不足之处还望指出. 管理重做日志文件 学习 ...
- 7.Spring MVC静态资源访问
在SpringMVC中常用的就是Controller与View.但是我们常常会需要访问静态资源,如html,js,css,image等. 默认的访问的URL都会被DispatcherServlet所拦 ...
- Common administrative commands in Red Hat Enterprise Linux 5, 6, and 7
https://access.redhat.com/articles/1189123 Common administrative commands in Red Hat Enterprise Linu ...
- Tomcat 安全设置 及 内存修改
1.删除%tomcatRoot%/webapps目录下的examples.docs文件夹 2.修改%tomcatRoot%/conf/tomcat-users.xml <?xml version ...
- win7 下安装oracle 10 g
首先下对版本,Oracle 10g支持Win7版: http://download.oracle.com/otn/nt/oracle10g/10203/10203_vista_w2k8_x86_pro ...
- [翻译] LiquidFloatingActionButton
LiquidFloatingActionButton https://github.com/yoavlt/LiquidFloatingActionButton LiquidFloatingAction ...
- 铁乐学Python_day08作业
1. 文件a.txt内容:每一行内容分别为商品名字,价钱,个数. apple 10 3 tesla 100000 1 mac 3000 2 lenovo 30000 3 chicken 10 3 通过 ...
- SPH算法(求最小代价树)
一.sph算法简介 1.最小代价树算法 SPH算法也叫做MPH( minimum path heuristic)算法, 用于构造时延约束最算法小代价组播树. 该算法中每 个目的结点通过与当前组播树有最 ...