1 HBase在商业项目中的能力 每天: 1) 消息量:发送和接收的消息数超过60亿 2) 将近1000亿条数据的读写 3) 高峰期每秒150万左右操作 4) 整体读取数据占有约55%,写入占有45% 5) 超过2PB的数据,涉及冗余共6PB数据 6) 数据每月大概增长300千兆字节. 2 布隆过滤器 在日常生活中,包括在设计计算机软件时,我们经常要判断一个元素是否在一个集合中.比如在字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确(也就是要判断它是否在已知的字典中):在 FBI,一个嫌疑人的名字…

HBase扩展和负载均衡的基本单位是Region.Region从本质上说是行的集合.当Region的大小达到一定的阈值,该Region会自动分裂(split),当然也可能是合并(merge),合并可以减少Region和相应存储文件的数量(请注意目前HBase[0.94版]不支持在线的Region合并,当然你可以使用工具离线合并,在线和离线可以视为enable,disable状态).   Bigtable Paper认为一台Server上保有10到1000个Region为佳,每个Region的大小…

定义: HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,HBase是Google Bigtable的开源实现,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务.  逻辑视图: 用户对hbase中的数据在逻辑上通过rowkey,column family, cell ,timestamp进行管理 Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.访问hbase table中…

1. 简介 对于HBase的协处理器概念可由其官方博文了解:https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction 总体来说其包含两种协处理器:Observers和Endpoint. 其中Observers可以理解问传统数据库的触发器,当发生某一个特定操作的时候出发Observer. RegionObserver:提供基于表的region上的Get, Put, Delete, Scan等操作,比如可以在客户端进行get操作的时候…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-8391-1-1.html 问题导读: 1.hbase是什么? 2.hbase原理是什么? 3.hbase使用中会遇到什么问题? 4.如何通过eclipse,操作hbase? 5.hbase经常和哪些软件一起使用? .......... hbase从入门到编程 认识hbase 1.hbase简介hbase我们或许已经知道了它是nosql,但是什么是nosql,我们不太清楚,nosql是一种基于列的数据库,而我们的传统数据库则是基…

1. 简介 对于HBase的协处理器概念可由其官方博文了解:https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction 总体来说其包含两种协处理器:Observers和Endpoint. 其中Observers可以理解问传统数据库的触发器,当发生某一个特定操作的时候出发Observer. RegionObserver:提供基于表的region上的Get, Put, Delete, Scan等操作,比如可以在客户端进行get操作的时候…

目录 基本介绍 概述 特点 HBase和Hadoop的关系 RDBMS与HBase的对比 特征 基础架构 基本介绍 概述 HBase是bigtable的开源java版本,是建立在HDFS之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统,主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. HBase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) HBase中支持的数据类型:byte[] 特点 1.大:一个表可以由上十亿行.上百万列 2.面向列:面向列(…

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N…

示例数据模型 HBase中扩展和负载均衡的基本单元成为region,region本质上是以行健排序的连续存储区间.如果region太大,系统会把它们 自动拆分,相反的,就是把多个region合并,以减少存储文件的数量. HBase中的region等同于数据库分区中的范围划分,它们可以被分配到若干物理服务器上以均摊负载,因此提供了较强的扩展性: 一张表初始的时候只有一个region,用户开始向表中插入数据时,系统会检查这个region的大小,确保其不会超过配置的最大值.如果超过限制,系统会在中间键…

当hbase集群节点不够用时,我们须要新增节点来对集群进行扩展.hbase集群的扩展是非常easy的,过程例如以下: 一.准备一台新机器作为扩展节点,这里是作为slaves15,该机子要先与master机之间配置好ssh,并配置好hadoop,扩展到hbase所在的hadoop集群上(ssh配置这里不介绍了,hadoop集群扩展,见我的博客<hadoop集群扩展>). 二.改动master机器上的hosts文件.新增内容例如以下 10.61.6.180 slaves15 三.改动hbase安装…

什么是HBase Apache HBase是运行在Hadoop集群上的数据库.为了实现更好的可扩展性(scalability),HBase放松了对ACID(数据库的原子性,一致性,隔离性和持久性)的要求.因此HBase并不是一个传统的关系型数据库.另外,与关系型数据库不同的是,存储在HBase中的数据也不需要遵守某种严格的集合格式,这使得HBase是用来存储结构不严格的数据的理想工具. HBase在大数据应用的架构中应用非常广泛.但是基于其与关系型数据库迥异的设计模式,实现这些应用也与基于关系型…

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (…

1 背景知识 1.1 解决问题 解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题. 1.2 适用情况 存在亿万条记录的数据库,只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适 确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性(第二索引,事务机制,高级查询语言等) 足够的硬件配置,即节点数,HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好,HBase也存在相同情况. 2 设计理念 2.1 概述 2.1.1 简介 使用Java语言开发的NoSQL类型的分布式数据库 不支持RDBMS的一些高级特性,如事务机制,第二索引…

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.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.另一个不同的是HBase…

一.Ganglia简介 Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目,设计用于测量数以千计的节点.每台计算机都运行一个收集和发送度量数据(如处理器速度.内存使用量等)的名为 gmond 的守护进程.它将从操作系统和指定主机中收集.接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中.正因为有这种层次结构模式,才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展.gmond 带来的系统负载非常少,这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码,而不会影响用…

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型,它存储的是松散型数据. 一.HBase:BigTable的开源实现 1.1 HBase出现的背景 (1)随着数据规模越来越大,大量业务场景开始考虑数据存储水平扩展,使得存储服务可以增加/删除,而目前的关系型数据库更专注于一台机器. (2)海量数据量存储成为瓶颈,单台机器无法负载大量数据. (3)单台机器IO读…

HBase – Hadoop Database,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上搭建起大规模结构化存储集群. HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,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…

Hbase 的过滤器是个好东西.. 给这种非关系型数据库本来不能复杂查询的情况得到了很好的扩展..提供了很多的帮助.. 但是Filter的种类何其之多..让人眼花缭乱.. 譬如..分页类型的PageFilter 是必要的一种过滤器.. 另外根据其他条件..比如时间..比如关键字的过滤..都是常用的.. 那么多种过滤器同时使用时..问题出现了.. PageFilter分页过滤  和  SingleColumnValueFilter关键词值过滤时 或者更复杂的另外附加的条件还有Rowkey的过滤  …

1. 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapRedu…

  当一个开发人员提升计算机系统负荷时,通常会考虑两种方式垂直扩展和水平扩展.选用哪种策略主要依赖于要解决的问题 以及系统资源的限制.在这篇文章中我们将讲述这两种策略并讨论每种策越的优缺点.如果你已经有一个软件系统需要不断成长,那么你将有意或者无意中选择这两 种策略中的一种. 垂直扩展 在垂直扩展模型中,想要增加系统负荷就意味着要在系统现有的部件上下工夫,即通过提高系统部件的能力来实现.例如,假设你现在负责一批木材采伐的操作. 在这个例子中,我们假设有3辆卡车,每辆车一次可以运25根木材,计算花…

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser…

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H…

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处…

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job…

hbase HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目.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.另一个不同的是HBase基于列的而不是…

HBase是Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时读写访问.他是开源的,分布式的,多版本的,面向列的,存储模型. 在讲解的时候我首先给大家讲解一下HBase的整体结构,如下图: HBase Master是服务器负责管理所有的HRegion服务器,HBase Master并不存储HBase服务器的任何数据,HBase逻辑上的表可能会划分为多个HRegion,然后存储在HRegion Server群中,HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映…

2. RowKey行键设计规范 2.1. RowKey四大特性 2.1.1 字符串类型 虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的,但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型,保证通用性:如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型,譬如Long型,那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度. 常用的行键字符串有以下几种: 纯数字字符串,譬如9559820140512: 数字+特殊分隔符,譬如95598-20140512; 数字+英文字母,譬如city2…

HBase简介 HBase – Hadoop Database,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上搭建起大规模结构化存储集群. HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,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HB…

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝…

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处…