写操作流程 (1) Client通过Zookeeper的调度,向RegionServer发出写数据请求,在Region中写数据. (2) 数据被写入Region的MemStore,直到MemStore达到预设阈值. (3) MemStore中的数据被Flush成一个StoreFile. (4) 随着StoreFile文件的不断增多,当其数量增长到一定阈值后,触发Compact合并操作,将多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除. (5) StoreFiles

80x86的内存寻址机制 80386处理器的工作模式: 模式. 模式之间可以相互转换,而模式之间不可以相互转换. DOS系统运行于实模式下,Windows系统运行与保护模式下. 实模式: 80386处理器被复位或加电的时候以实模式启动. 一样的,(段寄存器内容-段地址)SA(16bit)*16+EA(16bit)(偏移地址),其中32位的地址线只是用了低20位(16+4=20)寻址空间为2^20B = 1MB. 不能对内存进行分页管理,指令寻址的地址就是内存中的实际的物理地址,所以在实模式下,所

我们发现用opentsdb向hbase写数据之后,磁盘占用率飙升得很快,我们存的业务数据只用保存一个月的即可,了解hbase的TTL机制可以清除相关表.相关行的超时数据,之前在数据备份时,我介绍了,opentsdb在hbase里面存储的数据主要有4个表,tsdb .tsdb-meta .tsdb-tree .tsdb-uid.其中tsdb是元数据表,存储的内容最多,由此,清除数据主要清除tsdb即可. 参考文章: https://blog.csdn.net/czs1130/article/det

Hbase Flush机制最小Flush单元为HRegion,尽量减少CF数量以减少HStrore数量从而减少MemStore的数量,最终减少每次Flush的开销.1.Region级别触发条件:    a)    hbase.hregion.memstore.flush.size        Region中任意MemStore大小达到上限(默认128MB),触发Memstore,flush该region.    b)    hbase.hstore.blockingStoreFiles 默认值

对应 HBase 版本0.94.1,对照了开源的版本和工作使用的某发行版 问题:在 HBase shell 里面输入 flush 'table_or_region_name'之后,发生了什么?具体的实现是怎么样的?对于现有的某个表,我如何在做操作之前估算 flush 执行的时间? 1. HBase shell 入口 HBase shell 使用 ruby 实现,在 putty 敲hbase shell,调用的是${HBASE_HOME}/bin/hbase这个 bash 脚本,根据shell这个

HBase在保证高性能的同时,为用户提供了便于理解的一致性数据模型MVCC (Multiversion Concurrency Control),即多版本并发控制技术,把数据库的行锁与行的多个版本结合起来,从而去提高数据库系统的并发性能. 要理解mvcc,首先需知道为什么需要进行并发控制,我们知道关系型数据库一般都提供了跨越所有数据的ACID特性,为了性能考虑,HBase只提供了基于单行的ACID,维基上是这样介绍ACID的: 原子性(Atomicity):事务作为一个整体被执行,包含在其中的对

HBase 的机制里包含了许多优秀的算法,如 Region 定位.Region 分配.Region Server的上线和下线.Master 的上线和下线.在谈到这些之前,先把 HBase 的基本架构里的一些概念列在这里. 一.HBase组成 1.Client:利用 RPC 机制与 HMaster 和HRegionServer通信: 2.Zookeeper: 协调,避免 HMaster 单点问题:HMaster没有单点问题,HBase 中可以启动多个HMaster,通过 ZooKeeper 的 M

HBase是一种支持自动负载均衡的分布式KV数据库,在开启balance的开关(balance_switch)后,HBase的HMaster进程会自动根据指定策略挑选出一些Region,并将这些Region分配给负载比较低的RegionServer上.官方目前支持两种挑选Region的策略,一种叫做DefaultLoadBalancer,另一种叫做StochasticLoadBalancer,这两种策略后面会具体讲到.由于HBase的所有数据(包括HLog/Meta/HStoreFile等)都是

在HBase1.1.0发布之前,HBase同一集群上的用户.表都是平等的,没有优劣之分.这种’大同’社会看起来完美,实际上有很多问题.最棘手的主要有这么两个,其一是某些业务较其他业务重要,需要在资源有限的情况下优先保证核心重要业务的正常运行,其二是有些业务在某些场景下会时常’抽风’,QPS常常居高不下,严重消耗系统资源,导致其他业务无法正常运转. 这实际上是典型的多租户问题,社区针对这个问题提出了相应的应对措施,主要有如下三点: (1)资源限制,主要针对用户.namespace以及表的QPS和请

1.什么是HBase 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作为协调工具. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表j

1.什么是Hbase HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统, hbase是列式的分布式数据库 1.2.HBASE优势: 1)线性扩展,随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑 2)数据存储在hdfs上,备份机制健全 3)通过zookeeper协调查找数据,访问速度块 1.3.hbase集群中的角色 1.一个或者多个主节点,Hmaster 2.多个从节点,HregionServer 1.4.Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.访问

出处:http://wuyudong.com/1946.html HBase 写路径工作机制 在HBase 中无论是增加新行还是修改已有的行,其内部流程都是相同的.HBase 接到命令后存下变化信息,或者写入失败抛出异常.默认情况下,执行写入时会写到两个地方:预写式日志(write-ahead log,也称HLog)和MemStore.HBase 的默认方式是把写入动作记录在这两个地方,以保证数据持久化.只有当这两个地方的变化信息都写入并确认后,才认为写动作完成. MemStore 是内存里的写

前言 最近在学习Linux内核,读到<深入理解Linux内核>的内存寻址一章.原本以为自己对分段分页机制已经理解了,结果发现其实是一知半解.于是,查找了很多资料,最终理顺了内存寻址的知识.现在把我的理解记录下来,希望对内核学习者有一定帮助,也希望大家指出错误之处. 分段到底是怎么回事 相信学过操作系统课程的人都知道分段分页,但是奇怪的是书上基本没提分段分页是怎么产生的,这就导致我们知其然不知其所以然.下面我们先扒一下分段机制产生的历史. 实模式的诞生(16位处理器及寻址) 在8086处理器诞生

作为一款优秀的非内存数据库,HBase和传统数据库一样提供了事务的概念,只是HBase的事务是行级事务,可以保证行级数据的原子性.一致性.隔离性以及持久性,即通常所说的ACID特性.为了实现事务特性,HBase采用了各种并发控制策略,包括各种锁机制.MVCC机制等.本文首先介绍HBase的两种基于锁实现的同步机制,再分别详细介绍行锁的实现以及各种读写锁的应用场景,最后重点介绍MVCC机制的实现策略. HBase同步机制 HBase提供了两种同步机制,一种是基于CountDownLatch实现的互

前言 本文涉及的硬件平台是X86,如果是其他平台的话,如ARM,是会使用到MMU,但是没有使用到分段机制: 最近在学习Linux内核,读到<深入理解Linux内核>的内存寻址一章.原本以为自己对分段分页机制已经理解了,结果发现其实是一知半解.于是,查找了很多资料,最终理顺了内存寻址的知识.现在把我的理解记录下来,希望对内核学习者有一定帮助,也希望大家指出错误之处. 分段到底是怎么回事 相信学过操作系统课程的人都知道分段分页,但是奇怪的是书上基本没提分段分页是怎么产生的,这就导致我们知其然不知其

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

作为一款优秀的非内存数据库,HBase和传统数据库一样提供了事务的概念,只是HBase的事务是行级事务,可以保证行级数据的原子性.一致性.隔离性以及持久性,即通常所说的ACID特性.为了实现事务特性,HBase采用了各种并发控制策略,包括各种锁机制.MVCC机制等.本文首先介绍HBase的两种基于锁实现的同步机制,再分别详细介绍行锁的实现以及各种读写锁的应用场景,最后重点介绍MVCC机制的实现策略. HBase同步机制 HBase提供了两种同步机制,一种是基于CountDownLatch实现的互

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

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