HBase简介 1.HBase是一个万亿行,百万列大表(Big Table),数据存放在hdfs集群中: 写操作使用MapReduce处理,将(增删改)处理结果放入HBase中,读就直接读HBase: HBase的并发量在1000左右,常用的关系型数据库MySql的并发量在300~500之间,之所以HBase的并发量比较大,原因在于HBase启用了缓存技术: HBase中的块的单位是64k,每次读取数据,以块为单位将hdfs集群中的数据加载到内存中,加载到内存中的数据形同一个散列表,散列表以Ke

为什么要进行hive和hbase的整合? hive是高延迟.结构化和面向分析的: hbase是低延迟.非结构化和面向编程的. Hive集成Hbase就是为了使用hbase的一些特性.或者说是中和它们的特性. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 更详细的可以看这个文档,不在班门弄斧了. http://pan.baidu.com/s/1hq3mEBq 简单的说是通过“中间件”让hbase

Hile 内部的数据是按key排序好的,但Hfile之间数据并不能保证key的排序,也就是说对于新生成的Hfile,其内部的key并不都比老的Hfile的大,因此每次检索时,都需要在所有的Hfile中检索一次,再将记过合并.虽然Hbase针对HFile这个设计了各种加速机制如BloomFilter,但是Hfile文件数目一多了还是比较吃力,因此就需要对Hfile做合并操作(compaction),分为minor和major合并操作.老的下限新的上线做查询用. 1)Minor操作只用来做部分文件的

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

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,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次

第3章 Hbase数据存储模型与工作组件 Data格式设计的的总体原则是按照需求要求,依据Hbase性能的相关标准规范和文件,并遵循“统一规范.统一数据模型.统一规划集群.分步实施”的原则,注重实际应用,力求设计方案达到资源利用最大化,以及方案切实可行. 3.1 Data Model 3.1.1 数据物理格式基本模型 在HBase中,数据存储在具有行和列的表中.这是与关系数据库(RDBMS)重叠的术语,但这不是一个有用的类比.相反,将HBase表视为多维地图会很有帮助. 一个HBase表由多行组

本文系转载,如有侵权,请联系我:likui0913@gmail.com 一.应用场景 HBase 与 Google 的 BigTable 极为相似,可以说 HBase 就是根据 BigTable 设计的,这一点在 BigTable 论文中也能发现. 在 BigTable 论文中提到了它的应用场景: BigTable 是一个分布式的结构化数据存储系统,它被设计用来处理海量数据:通常是分布在数千台普通服务器上的 PB 级的数据. Google 的很多项目使用 Bigtable 存储数据,包括 Web

1.讲讲你做的过的项目, 项目里有哪些难点重点呢?    kafkaDirect ES  /hive  kafka producer   难点值得一提的有两点:  1.rdd中用到外部变量的时候如何处理  2.广播变量的更新 rdd处理kafka读过来的数据,这些数据引用外部的class来进行规则解析,规则的更新后怎么办? 2.讲讲多线程吧, 要是你,你怎么实现一个线程池呢Executor接口   提供了execute()方法将任务提交和任务执行分离ExecutorService接口   继承E

HBase出现的原因: HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上,HDFS缺乏随即读写操作,HBase正是为此而出现.HBase以Google BigTable为蓝本,以键值对的形式存储.项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它. HBase是一个数据库,一个NoSql的数据库,像其他数据库一样提供随即读写功能,Hadoop不能满足实时需要,HBase正可以满足.如果你需要实时访问一些数据,就把它存入HBase. 你可以用Hadoop作为静态数据仓库,HBase作为数

之前讲了MR将结果输出到hdfs.hive.db,今天再给大家分享一下,怎样将结果输出到hbase. 首先,提一句,笔者在hadoop集群运行此MR的时候报了一个错误.是一个jar包的缘故,这个错误是hbase版本号的bug,在以下笔者会为大家介绍以及怎样解决问题. 好了,笔者将分以下几个步骤进行介绍: 一.pom依赖 <!-- hbase版本号 --> <hbase.version>0.96.1.1-cdh5.0.0</hbase.version> <!-- h

Hbase最核心但也是最难理解的就是数据模型,由于与传统的关系型数据库不同,虽然Hbase也有表(Table),也有行(Row)和列(Column),但是与关系型数据库不同的是Hbase有一个列族(Column Family)的概念,它将一列或者多列组织在一起,HBase必须属于某一个列族. 行和列交叉点称为单元格(Cell),单元格时版本化的.单元格的内容,也就是列的值是不可分割的字节数组. HBase没有数据类型,任何列值都被转换成字节数组进行存储. HBase表中的行是通过行键(Rowke

摘要:HBase自带许多运维工具,为用户提供管理.分析.修复和调试功能.本文将列举一些常用HBase工具,开发人员和运维人员可以参考本文内容,利用这些工具对HBase进行日常管理和运维. HBase组件介绍 HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库,由于本身设计架构和流程上比较复杂,对大数据经验较少的运维人员门槛较高,本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结. 写在前面的说明: 1) 由于HBase不同版本间的差异性较大(如HBase2.x上移走了hbck工具),本文使用

铭文一级: 功能1:今天到现在为止 实战课程 的访问量 yyyyMMdd courseid 使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming把统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据:yyyyMMdd courseid 把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库作为统计结果的存储呢? RDBMS: MySQL.Oracle... day course_id click_count 20171111 1 10 20171111 2 10 下一个批次数据进来以后: 201711

1. hbase数据模型 1.1. HBase数据模型术语 Table HBase表由多行组成. Row HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成,列的值与这些列相关联.存储行时,按行键按字母顺序排列.因此,行键的设计非常重要.目标是以这样一种方式存储数据,即相关的行彼此接近.常见的行键模式是网站域.如果您的行键是域,您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira).这样,所有Apache域都在表中彼此接近,而不是基

问题:涉及状态的信息,mysql中是update的,缺少中间状态的记录.数据分析中需要这部分数据. 思路:后端服务通过监控某张表的某个字段,根据mysql的binlog文件,还原数据,发送到kafka.我们消费kafka中的数据,最终在hive的ods层形成表更数据表. 方案设计: java多线程消费kafka数据直接写入hdfs问题:         (1)会在hdfs形成大量小文件           (2)   要监控java程序,维护kafka偏移量等等 spark streaming程

功能1: 今天到现在为止 实战课程的访问量 yyyyMMdd courseID 使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming把统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据: yyyyMMdd courseId 把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库作为统计结果的存储呢? RDBMS: MySQL.Oracle... day courseId click_count 20171111 1 10 20171111 2 10 下一个批次数据进来以后: 20171111 + 1

数据处理与联机分析处理 ( OLAP ) 联机分析处理是那些为了支持商业智能,报表和数据挖掘与探索等业务而开展的工作.这类工作的样例有零售商按地区和季度两个维度计算门店销售额,银行按语言和月份两个维度计算手机银行装机量,设备制造商定位有哪些零部件的故障率比期望值高.以及医院研究有哪些事件会引起高危婴儿紧张等. 假设原始数据来源于 OLTP 系统.典型的做法是将这些数据复制到 OLAP 数据库中,再进行这类"离线"分析任务的处理,这么做有非常多原因.但考虑最多的还是性能因素. 如果一下,

转自:http://blog.jobbole.com/87159/ 这是一组系列博客,目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop .该系列的第一篇会介绍一些存储引擎和在线事务处理(简称 OLTP )相关话题,这一篇将介绍联机分析处理(简称 OLAP ),第三篇将介绍对 Hadoop 引擎改造以及在相关替代产品中如何选型等话题. 数据处理与联机分析处理 ( OLAP ) 联机分析处理是那些为了支持商业智能,报表和数据挖掘与探索等业务而开展的工作.这类工作的例子有零售商按地区和季度两个维度计算门店销

Hadoop相关问题解决 Hive 1.查询hivemeta信息,查到的numRows为-1 集群厂商 集群版本 是否高可用 是否开启认证 cdh 不限 不限 不限 在hivemeta库中可以通过以下sql查询表的元数据信息 SELECT * FROM TABLE_PARAMS WHERE tbl_id = 45857 其中numRows会被用来统计为表的行数,但是发现有些表查出来行数为-1 可能原因 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么H

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

link:http://www.51testing.com/?uid-445759-action-viewspace-itemid-812467 并行运行hbase删表,建表操作,多个表多个region,导致hbase挂掉. 查看日志: 从日志中可以看出GC时间过长导致zookeeper连接超时,master退出.(是master退出而不是regionserver退出是因为进行的操作是建表,删表,是由master来进行操作的). 原因: hbase中和GC相关的参数: 修改前(默认): expo