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…

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen…

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如…

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 安装完成之后,我们对Mycat的重要配置文件进行了解析,到这里已经对Mycat有了一定的认识,那么我们开始来启动Mycat并连接,做一些简单的配置和使用操作. Mycat快速入门 准备工作: 请现在服务器上面安装Mycat,安装教程:https://blog.csdn.net/xlecho/article…

HBase读写流程 1.HBase读数据流程 HRegionServer保存着meta表以及表数据,要访问表数据,首先Client先去访问zookeeper,从zookeeper里面获取meta表所在的位置信息,即找到这个meta表在哪个HRegionServer上保存着. 接着Client通过刚才获取到的HRegionServer的IP来访问Meta表所在的HRegionServer,从而读取到Meta,进而获取到Meta表中存放的元数据. Client通过元数据中存储的信息,访问对应的HRe…

HBase二级索引.读写流程 一.HBse二级索引方案 1.1 基于Coprocessor方案 1.2 Phoenix二级索引特点 1.3 Phoenix 二级索引方案 二.HBase读写流程 2.1 HBase写数据流程 2.2 HBase读数据流程 相关优秀博文案例: 博客园:花未全开*月未圆:HBase的二级索引 博客园:small_k:hbase实践之协处理器Coprocessor 简书:5c7b85ab9023:Hbase使用Coprocessor构建二级索引 CSDN:菜鸟级的IT之…

zookeeper的读写流程 基本架构 节点数要求是奇数. 常用的接口是 get/set/create/getChildren. 读写流程 写流程 客户端连接到集群中某一个节点 客户端发送写请求 服务端连接节点,把该写请求转发给leader leader处理写请求,一半以上的从节点也写成功,返回给客户端成功. 读流程 客户端连接到集群中某一节点 读请求,直接返回. 故障恢复 && leader选举 当leader down掉时. 集群暂停服务,进行leader选举,采用fast paxos…

hbase的客户端代码并不想hive一样用java编写,shell调用,而是使用ruby编写. 在admin.rb文件中方法create,其中接受两个参数,其中第二个参数类型为变长参数. 而在create方法的最后,调用了admin.createTable,其中的admin是hbaes.rb初始化时通过调用java代码ConnectionFactory.createConnection创建的connection调用getAdmin而获得的.   下面简单分析一下ConnectionFactory…

Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的,而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案. HDFS 将将要存储的大文件进行分割,分割到既定的存储块(Block)中进行了存储,并通过本地设定的任务节点进行预处理,从而解决对大文件存储与计算的需求.在实际工作中,除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算,更多时候是会产生并存储无数的小尺寸文件.而对于小尺寸文件的处理, HDFS 没有要求使用者进行特殊的优化,也就是说可以通过普通的编程与压缩方式进…

一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会占用一个block,但实…