首先,要区分,HRegion服务器包含两大部分:HLog部分和HRegion部分 HBase里的HRegion服务器  HBase里的HRegion 当表的大小超过设置值的时候,HBase会自动将表划分为不同的区域,每个区域包含所有行的一个子集.对用户来说,每个表是一堆数据的集合,每个表靠主键来区分.从物理上来说,一张表是被拆分成了多块,每一块就是一个HRegion. (注意,用户通过一系列HRegion服务器获取这些数据.一台机器上一般只运行一个HRegion服务器,而且每一分区段的HRegi

hbase 对于表的相关操作: 实现功能有:指定region创建,普通创建,删除,修改列族信息 package learm.forclass.testclass; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hado

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章"HBase存储架构"中我们已经讨论了HBase基本的存储架构.

在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章"HBase存储架构"中我们已经讨论了HBase基本的存储架构.

前言 RegionServer维护Master分配给它的region,处理对这些region的IO请求,负责切分在运行过程中变得过大的region, 由于集群性能( 分配的内存和磁盘是有限的 )有限的,那么HBase单个RegionServer的region数目肯定是有上限的. Region数目上限 RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用,每个region拥有一组memstore(memstore的数量有hstore决定,hstore的数据由创建表时的指定的列

在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求

snapshot其实就是一组metadata信息的集合,它可以让管理员将表恢复到以前的一个状态.snapshot并不是一份拷贝,它只是一个文件名的列表,并不拷贝数据.一个全的snapshot恢复以为着你可以回滚到原来的表schema和创建snapshot之前的数据. 应用场景: 1获取:该操作尝试从指定的表中获取一个snapshot.该操作在regions作balancing,split或者merge等迁移工作的时候可能会失败.    2拷贝:该操作用指定snapshot的schema和数据来创

影响性能与数据分布的一个因素是HBase中表的数量以及每个表的Region的数量.如果分配的不合理,集群一个节点活多个节点的负载会出现显著的不均衡. 其中比较注意的几点: - 每个节点包含一个Region服务器 - 每个Region服务器包含多个Region - 任何时候,一个给定的Region存在一个特定的Region服务器上 - 表被分成多个Region,而且散步在Region服务器中.一个表至少要包含一个Region 对于一个给定的表,Region的数目可以参考一下两条经验法则进行选择.这

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

HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META. .META.:记录了用户表的Region信息,它可以有多高region(这的意思是说.META.表可以分 裂成多个region,和用户表一样) -ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region(也就是说它不可分割) Zookeeper中记录了-Root-表的location region大小: 更大的Region可以使你集群上的Region的总数量较少. 一般来言,更少的Region可以使你的集

下面看下hbase:meta 表的结构,hbase:meta表中,保存了每个表的region地址,还有一些其他信息,例如region的名字,HRegionInfo,服务器的信息.hbase:meta表中每一行对应一个单一的region.例如我们现在创建一个表名叫"t".hbase:meta中对应的行会像下面这个样子. Row Column Family Column Qualifier Value t,,1351700811858 info regioninfo NAME =>

meta表修复一 查看hbasemeta情况hbase hbck1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表)hbase hbck -fixMeta2.重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere)hbase hbck -fixAssignments meta表修复二 当出现漏洞 hbase hbck -fixHdfsHoles (新建一个region文件夹)

首先须要把关系型数据库的数据表的数据添加由 "纵向延伸",转变为HBase数据表的"横向延伸" 一.Hbase的存储结构 a)      HBase以表(HTable)的形式存储数据 b)     HTable包含非常多行,每行通过RowKey唯一标记,行依照RowKey的字典序排列.表在行的方向上切割为多个HRegion c)      每行包含一个RowKey和多个Column Family,数据依照Column Family进行物理分割.即不同Column F

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

前言 文章不含源码,只是一些官方资料的整理和个人理解 架构总览 这张图在大街小巷里都能看到,感觉是hbase架构中最详细最清晰的一张,稍微再补充几点. 1) Hlog是低版本hbase术语,现在称为WALs. 2) 1个region包含了多个store,1个store包含了1个colum family,这样就比较好理解 3) 1个store包含了多个storefile,1个sotrefile就是1个hfile文件 这在HDFS路径也能体现,大概长这样 table/region/column fa

[From]https://www.iteye.com/blog/blackproof-2052898 meta表修复一 查看hbasemeta情况 hbase hbck .重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta .重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere) hbase hbck -fixAssignments m

Hbase meta表异常修复 标签(空格分隔): Hbase 一,Hbase meta元数据表 1.1 背景 线上Hbase 因为在hbase shell中清空 truncate 'table'一张表时候发现中途清空错了,嗯下了Ctrl+c,导致某张表在RIT 阶段. 1.2 meta表修复一 查看hbase:meta情况 hbase hbck 1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的.regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta 2.重新将h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

转载:http://ju.outofmemory.cn/entry/50064 随着大数据表格应用的驱动,我们的HBase集群越来越大,然而由于机器.网络以及HBase内部的一些不确定性的bug,使得系统面临着一些不确定性的故障. 因此,HBase上有很多的Region组成,需要控制每个表格的Region的状态. 分析: 1)实时掌控Region的状态.应用的每次访问要直接与HBase某个Region关联,需要探测Table上Region是否处于可用状态. 2)Region的读写与底层的HDFS

HBase使用客户端API动态创建Hbase数据表并在Hbase下导出执行                       ----首先感谢网络能够给我提供一个开放的学习平台,如果没有网上的技术爱好者提供的帮助,很难学好hbase. 一.hbase简介        官方: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.        自己的理解:hbase其实就是一个在