Block Cache HBase提供了两种不同的BlockCache实现,用于缓存从HDFS读出的数据.这两种分别为: 默认的,存在于堆内存的(on-heap)LruBlockCache 存在堆外内存的(off-heap)BucketCache 下面我们会讨论每种方法的优点和缺点.如何对两种方式做选择,以及这两种类型的相关配置. Cache Choices LruBlockCache是最初始的实现,并且全部存在Java堆内存中.BucketCache是另一个选择,主要用于将block cach

内核为块设备提供了两种通用的缓存方案. 页缓存(page cache) 块缓存(buffer cache) 页缓存的结构 在页缓存中搜索一页所花费的时间必须最小化,以确保缓存失效的代价尽可能低廉,因为在缓存失效时,进行搜索的计算时间实际上被浪费了.因而,页缓存设计的一个关键的方面就是,对缓存的页进行高效的组织. 管理和查找缓存的页 对此用途而言,树数据结构是非常流行的,Linux也采用了这种结构来管理页缓存中包含的页,称为基数树(radix tree) 基数树也是不平衡的,换句话说,在树的不同分

引子 前几天遇到了这样一道Python题目:a='123',b='123',下列哪个是正确的? A. a != b B. a is b C. a==123 D. a + b =246 正确答案是B 是的,我选错了,我当时觉得没有正确答案,原因是我当时已经知道Python中 == 与 != 是比较两边的数值是否相等,很显然 a==b,我也知道 is 比较的是两边的内存地址是否相同,而内存地址是否相同是通过比较 id(a) 是否等于id(b)来知道的,而我想当然地认为a和b是两个不一样的变量,内存地

前言 本文除"总结"外,其余均为认识过程:3.7.5: 总结: 如果在同一代码块下,则采用同一代码块下的缓存机制: 如果是不同代码块,则采用小数据池的驻留机制: 需要注意的是,交互式输入时,每个命令都是一个代码块: 实现 Intern 保留机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,编译时,如果字符串已经存在于池子中就不再去创建新的字符串,直接返回之前创建好的字符串对象: 如果之前还没有加入到该池子中,则先构造一个字符串对象,并把这个对象加入到池子中去,方

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.

同一代码块的缓存机制 在python中一个模块,一个函数,一个类,一个文件等都是一个代码块. 机制内容:Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时,会检查是否其值是否已经存在,如果存在,会将其重用.换句话说:执行同一个代码块时,遇到初始化对象的命令时,他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中,在遇到新的变量时,会先在字典中查询记录,如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值.所以在你给出的例子中,文件执行时(同一个代码块)会把i1.i2两个变量指向同一个对象,满足缓存机制

ava代码   // Instantiate priority buckets BlockBucket bucketSingle = new BlockBucket(bytesToFree, blockSize, singleSize()); BlockBucket bucketMulti = new BlockBucket(bytesToFree, blockSize, multiSize()); BlockBucket bucketMemory = new BlockBucket(bytes

这一章讲hbase的缓存机制,这里面涉及的内容也是比较多,呵呵,我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存. 之前在讲put的时候,put是被添加到Store里面,这个Store是个接口,实现是在HStore里面,MemStore其实是它底下的小子. 那它和Region Server.Region是什么关系? Region Server下面有若干个Region,每个Region下面有若干的列族,每个列族对应着一个HStore. HStore里面有三个很重要的类,在这章的内容都

这一章讲hbase的缓存机制,这里面涉及的内容也是比较多,呵呵,我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存. 之前在讲put的时候,put是被添加到Store里面,这个Store是个接口,实现是在HStore里面,MemStore其实是它底下的小子. 那它和Region Server.Region是什么关系? Region Server下面有若干个Region,每个Region下面有若干的列族,每个列族对应着一个HStore. HStore里面有三个很重要的类,在这章的内容都

下面介绍Hbase的缓存机制: a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV).BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据).IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读,Block的访问顺序为BloomBlock.IndexBlock.DataBlock,如果Region下面的StoreFi

下面介绍Hbase的缓存机制:  a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV).BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据).IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读,Block的访问顺序为BloomBlock.IndexBlock.DataBlock,如果Region下面的StoreF

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

FROM:http://www.just4e.com/hbase.html Apache HBase™ 参考指南  HBase 官方文档中文版 Copyright © 2012 Apache Software Foundation.保留所有权利. Apache Hadoop, Hadoop, MapReduce, HDFS, Zookeeper, HBase 及 HBase项目 logo 是Apache Software Foundation的商标. Revision History Revis

HBase官方文档 目录 序 1. 入门 1.1. 介绍 1.2. 快速开始 2. Apache HBase (TM)配置 2.1. 基础条件 2.2. HBase 运行模式: 独立和分布式 2.3.配置文件 2.4. 配置示例 2.5.重要配置   3. 升级 3.1. 从 0.94.x 升级到 0.96.x 3.2. 从 0.92.x 升级到 0.94.x 3.3. 从 0.90.x 升级到 0.92.x 3.4. 从0.20x或0.89x升级到0.90.x   4. HBase Shell

一.表压缩 1.HBase Sanppy HBase Sanppy 1)配置Haodop压缩 [beifeng@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/hadoop checknative 2)配置HBase >> hadoop-snappy jar -> 放入到HBASE的lib目录 [root@hadoop-senior lib]# cp hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar /opt/modules/hbase-0.98.6-h

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

  概述 笔者本人接触研究HBase也有半年之久了,虽说不上深入和系统,但至少算是比较沉迷.作为部门里大数据技术的探路者,笔者还要承担起技术传播的职责,所以在摸索研究的过程中总是不断地进行总结和测试,一路走来,慢慢地积累了一些东西,整理了一下,做成一个技术系列文档,暂时就叫做"HBase应用开发回顾与总结".虽然称不上什么高深莫测的技术,但本着开源和分享的精神,笔者本人还是很乐意将它逐篇贴出来.另外,笔者认为<HBase权威指南>算是比较好的HBase方面的技术书籍了,推荐

一:基本属性 1.查看属性 2.解释属性 NAME:列簇名 BLOOMFILTER:布隆过滤器,用于对storefile的过滤 共有三种类型: ROW:行健过滤 ROWCOL:行列过滤 NONE:无 VERSIONS:版本数 MIN_VERSIONS:最小版本数 TTL:版本存货活时间 BLOCKSIZE:数据块的大小,默认64KB IN_MEMORY:激进内存,赋予一些列簇在缓存中具有较高的优先级 BLOCKCACHE:数据块缓存,可以将常用的列簇设为true,不常使用的设为false. 二:

一.案例 微博: 微博内容: 关注用户和粉丝用户: 添加或移除关注用户 查看关注用户的微博内容 微博数据存储: 响应时间 秒级 无延迟 (1)mysql分布式 (2)hbase数据库 使用HBase数据库实现微博系统数据的存储 表的设计: 命名空间:weibo 1. 微博内容表 TableName: weibo:weibo-content RowKey:用户ID_timestamp 列簇:cf 列标签: cf:content,cf:title,cf:photo 版本设计:只需要保留一个版本 2.

原创声明:转载请注明作者和原始链接 http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4068957.html       英文原版:http://hbase.apache.org/ Apache HBaseTM ,即Hadoop 数据库,是一个分布式的.可缩放的大数据存储方案. 何时使用Apache HBase? 当需要随机.实时读写大数据时,就可以使用Apache HBase了.该项目旨在组织甚大规模的位于商业硬件集群之上的表——数十亿行 × 数百万列.Apache