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…

就用单词计数这个例子,需要统计的单词存在HBase中的word表,MapReduce执行的时候从word表读取数据,统计结束后将结果写入到HBase的stat表中. 1.在eclipse中建立一个hadoop项目,然后从hbase的发布包中引入如下jar hbase-0.94.13.jar zookeeper-3.4.5.jar protobuf-java-2.4.0a.jar guava-11.0.2.jar 2.在HBase中建立相关的表和初始化测试数据                  …

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi…

HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况.安装完HBase之后,启动hadoop集群(利用hdfs存储),启动zookeeper,使用start-hbase.sh命令开启hbase服务,最后在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面. habse shell的help对语法的介绍很全,hbase shell的操作分为10类,本文只介绍前4类常用的,分别是:gerneral,ddl,namespace,d…

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据…

1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,spark…

HBase读写的几种方式(二)spark篇 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10517177.html 分类: HBase undefined 1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,…

Overview HBase中的一个big table,首先会按行划分成一些region(这些region之间是有序的,由startkey保证),每个region分配到不同的节点进行存储.因此,region是HBase分布式和负载均衡的最小单元. 对每个节点而言,它会对分配到的region是按列族进行存储的.也即,region被分为多个store(对应多个列族).而store内部,又有一个memStore和多个storeFiles组成. 数据首先更新到memStore,memStore会内排序,…

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下…

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中…