最近在学习HBase先关的知识,顺便做一下笔记,以加深知识的了解和掌握. Hbase常用工具 文件检测修复工具 hbase hbck -help 常用选项: -details 显示所有region检查的完整报告 -summary 输出表和状态的总结信息 -metaonly 只检查-ROOT-和.META.表 -fixAssignments 用于修复Region分配错误 -fixMeta 用于修复.META.表的问题(前提是HDFS上的region信息是正确的) -fixHdfsHoles 修复R

Cassandra                                                              HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性 单节点,无复制,强一致性 可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障. 2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 hinted handoff,源节点恢复后,推送回

1 :数据即日志 内容 2 :HBase合并过程 内容 3 :HBase一致性 内容 书面作业1:数据即日志 内容 我们常说HBase是“数据即日志”的数据库,它是怎样修改和删除数据的?和Oracle这类传统的RDBMS有什么区别? 1.2 回答 HBase通过插入数据进行修改和删除,修改是根据时间戳完成的,删除时在插入的行上增加了删除标志.HBase的操作都是插入数据.顺序写,这点和关系型数据库中的写日志很相似,所以说HBase数据即日志. HBase和Oracle传统的RDBMS区别: 1.

关键词:MVCC HBase 一致性 本文最好结合源码进行阅读 什么是MVCC ? MVCC(MultiVersionConsistencyControl , 多版本控制协议),是一种通过数据的多版本来解决读写一致性问题的解决方案.在隔离性级别中,MVCC可以解决“可重复读”的隔离(即除了最后一级别的幻读无法解决,幻读只能事务串行化解决),基本是同一份数据并发条件下保证读写一致性的一个理想方案了. 一般情况下MVCC的一种实现思路是类似乐观锁(OCC,又叫乐观并发控制) 的实现机制.乐观锁适用于

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Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下: HBase Client通过RPC方式和HMaster.HRegionSe

HBase是什么 HBase构建在 HDFS 之上的分布式列式键值存储系统.HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中. HBase VS HDFS HDFS适合批处理场景 不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新 HBase VS RDBMS 范式化和反范式化事务(单行:多行ACID)索引(RowKey: 健全索引) RDBMS的优点 SQL 索引 事务 轻量 久经考验 RDBMS的缺陷 高并发读写的瓶颈 可扩展性的限制 事务一致性的负面影响 列式存储 列式存储的基础:对于特定

转自:http://itindex.net/detail/22338-cassandra-hbase-%E8%AE%BE%E8%AE%A1     Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性 单节点,无复制,强一致性 可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障. 2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 hinted hando

如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据 作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题 Java 中有三种可

Hbase提供了hbck命令来检查各种不一致问题.hbck的名字仿效了HDFS的fsck命令,后者是一个用于检查HDFS中不一致问题的工具.下面这段非常易懂的介绍出自于hbck的源程序. 检查数据在Master及RegionServer的内存中状态与数据在HDFS中的状态之间的一致性. HBase的hbck不仅能够检查不一致问题,而且还能够修复不一致问题. 在生产环境中,应当经常运行hbck,以便及早发现不一致问题并更容易地解决问题. 一.问题 首先,在HBase上创建一张表usertable.

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是基于hadoop的hdfs框架做的分布式表格存储系统,所谓表格系统就是在k/v系统的基础上,对value部分支持column family和column,并支持多版本读写. hbase的工作原理是保证系统中key全局有序存储,每个regionserver负责的某一个key range,并在regionserver中数据量过大的时候由master负责通知其分列成2个key range,并将其中一个key range交给其他regionserver维护,通过修改meta表生效从而达到了自

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化. 构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对这些采集的数据, 提出如下检索需求: 1). 时间序列检索(检索出该站点的在某个时间范围内的全要素信息) 2). 面检

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

(1)     什么是快照 快照就是一份元信息的合集,允许管理员恢复到表的先前状态,快照不是表的复制而是一个文件名称列表,因而不会复制数据. 完全快照恢复是指恢复到之前的表结构以及当时的数据快照之后发生的数据不会恢复. (2)     快照的作用 Hbase中存在的备份或克隆表的方法就是使用复制/导出表或者在关闭表之后拷贝hdfs中的所有的hfile.复制/导出时通过一些列工具调用mapreduce来扫描并复制表,这样子会对regionserver有直 接的影响,关闭表会停止所有的读写操作,实际

MVCC(Multi-Version Concurrent Control),即多版本并发控制协议,广泛使用于数据库系统.本文将介绍HBase中对于MVCC的实现及应用情况. MVCC基本原理 在介绍MVCC概念之前,我们先来想一下数据库系统里的一个问题:假设有多个用户同时读写数据库里的一行记录,那么怎么保证数据的一致性呢?一个基本的解决方法是对这一行记录加上一把锁,将不同用户对同一行记录的读写操作完全串行化执行,由于同一时刻只有一个用户在操作,因此一致性不存在问题.但是,它存在明显的性能问题:

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

为什么要用Hbase- Hbase的诞生是因为现有的关系型数据库已经无法在硬件上满足疯狂增长的数据了,而且因为需要实时的数据提取Memcached也无法满足- Hbase适合于无结构或半结构化数据,适合于schema变动的情况- Hbase天生适合以时间轴做查询 Werner Vogels,可以关注一下他的博客(Amazon的CTO) 分布式计算系统的CAP定理:在理論計算機科學中, CAP定理(CAP theorem), 又被稱作 布魯爾定理(Brewer's theorem), 它指出對於一

转自:http://blog.csdn.net/iAm333 1 什么是HBase? HBase,是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.使用HBase技术可以在廉价的PC服务器上搭建起大规模结构化的存储集群.它底层的文件系统使用HDFS,使用Zookeeper来管理集群的HMaster和各Region server之间的通信,监控各Region server的状态,存储各Region的入口地址等. 2. 何时用HBase? 首先想想传统的关系型