自定义一个Observer... 总共分五步: 1°.继承BaseMasterObserver  (写代码  具体看博客....) 案例(当在HBase中创建表的时候在日志中有相关输出): import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.HRegionInfo; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.cop

hbase提供了类似于触发器的组件observer,类似于存储过程的endpoint. hbase中的observer分别三类,MasterObserver.RegionObserver.WALObserevr 使用java代码也可以达到相同的效果,但是服务器端的observer相对是比较高效的 一.自定义obserevr 1.1继承BaseMasterObserver,重写其相应的方法 public class MyObserver extends BaseMasterObserver{ pr

Observer希望解决的问题 HBase是一个分布式的存储体系,数据按照RowKey分成不同的Region,再分配给RegionServer管理.但是RegionServer只承担了存储的功能,如果Region能拥有一部分的计算能力,从而实现一个HBase框架上的MapReduce,那HBase的操作性能将进一步提升.正是为了解决这一问题,HBase 0.92版本后推出了Coprocessor – 协处理器,一个工作在Master/RegionServer中的框架,能运行用户的代码,从而灵活地

一.八年双十一,造就国内最大最专业HBase技术团队 阿里巴巴集团早在2010开始研究并把HBase投入生产环境使用,从最初的淘宝历史交易记录,到蚂蚁安全风控数据存储.持续8年的投入,历经8年双十一锻炼.4个PMC,6个committer,造就了国内最大最专业的HBase技术团队,其中HBase内核中超过200+重要的feature是阿里贡献.集团内部超过万台的规模,单集群超过千台,全球领先. 二.HBase技术团队重磅发布X-Pack,NoSQL数据库再上新台阶 阿里云自从17年8月提供HBa

一.八年双十一,造就国内最大最专业HBase技术团队 阿里巴巴集团早在2010开始研究并把HBase投入生产环境使用,从最初的淘宝历史交易记录,到蚂蚁安全风控数据存储.持续8年的投入,历经8年双十一锻炼.4个PMC,6个committer,造就了国内最大最专业的HBase技术团队,其中HBase内核中超过200+重要的feature是阿里贡献.集团内部超过万台的规模,单集群超过千台,全球领先. 二.HBase技术团队重磅发布X-Pack,重新赋能轻量级大数据平台 阿里云自从17年8月提供HBas

一.八年双十一,造就国内最大最专业HBase技术团队 阿里巴巴集团早在2010开始研究并把HBase投入生产环境使用,从最初的淘宝历史交易记录,到蚂蚁安全风控数据存储.持续8年的投入,历经8年双十一锻炼.4个PMC,6个committer,造就了国内最大最专业的HBase技术团队,其中HBase内核中超过200+重要的feature是阿里贡献.集团内部超过万台的规模,单集群超过千台,全球领先. 二.HBase技术团队重磅发布X-Pack,NoSQL数据库再上新台阶 阿里云自从17年8月提供HBa

基本需求: 气象站可以将每天测量到的温度,湿度,气压等等,以公告的形式发布出去(比如发布到自己的网站或第三方) 需要设计开放型API,便于其他第三方也能接入气象站获取数据 提供温度.气压和湿度的接口 测量数据更新时,要能实时的通知给第三方 传统方案: 通过对需求的分析,我们可以设计一个WeatherData类,其中包含getXxx()方法,可以让第三方接入,并得到相关信息 当有数据更新时,WeatherData调用dataChange()方法去更新数据,当第三方获取时,就能获取到最新的数据,当然

1 天气预报项目需求,具体要求如下: 1) 气象站可以将每天测量到的温度,湿度,气压等等以公告的形式发布出去(比如发布到自己的网站或第三方). 2) 需要设计开放型 API,便于其他第三方也能接入气象站获取数据. 3) 提供温度.气压和湿度的接口 4) 测量数据更新时,要能实时的通知给第三方 2 天气预报设计方案 1-普通方案 WeatherData 类 传统的设计方案 代码实现 package com.lin.observer; /** * 显示当前天气情况(可以理解为气象站的网站) * @D

HBase里的4维坐标系统(第一步定位行键   ->   第二步定位列簇  ->  第三步定位列修饰符   ->  第四步定位时间戳) HBase里的4维坐标系统(第一步定位行键   ->   第二步定位列簇  ->  第三步定位列修饰符   ->  第四步定位时间戳) 实际上,HBase的存储值,即一个键值对,是   { row key,column family,column name,timestamp }   ->  value   行键,相当于第一步级索

最近在公司做统一日志收集处理平台,技术选型肯定要选择elasticsearch,因为可以快速检索系统日志,日志问题排查及功业务链调用可以被快速检索,公司各个应用的日志有些字段比如说content是不需要在es中作为存储的,当时考虑使用一种keyValue形式的数据库作存储,然后使用hbase的Rowkey作为es的docId,实现数据检索在es中,存储在hbase中,这样可以大大减轻es的存储压力. 什么是 Observer HBase 0.92 版本引入了协处理器(Coprocessor),可

目录 对比 整合 需求一 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 二.修改hive的配置文件 三.在Hive中建表 四.创建hive管理表与HBase映射 五.在HBase中查看hbase_score 需求二 步骤 一.在HBase中创建表并插入数据 二.建立hive外部表,映射HBase中的表及字段 对比 整合 需求一 将hive分析结果的数据,保存到HBase当中 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 HBase的jar包在/export

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞

1.起因(Why HBase  Coprocessor) HBase作为列族数据库最常常被人诟病的特性包含:无法轻易建立"二级索引",难以运行求和.计数.排序等操作.比方,在旧版本号的(<0.92)Hbase中,q=%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%A1%A8&ie=utf-8&src=se_lighten_f" style="margin:0px;padding:0px;text-decorati

1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统. 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join等复杂操作). 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hb

上篇文章说了 Hbase 的基础架构,都是比较理论的知识,最近我也一直在搞 Hbase 的数据迁移, 今天就来一篇实战型的,把最近一段时间的 Hbase 整合 Hadoop 的基础知识在梳理一遍,毕竟当初搞得时候还是有点摸不着方向,写下来也方便以后查阅. 之前使用 Hbase 大多是把它当做实时数据库来做查询使用的,大部分使用的都是 Hbase 的基础 Api, Hbase 与 Hadoop Hive 框架的整合还真是没系统的搞过,话不多说,先看看本文的架构图: PS:文中提到的代码见最后 参考

HBase定义 HBase 是一个高可靠.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 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数

Observer协处理器通常在一个特定的事件(诸如Get或Put)之前或之后发生,相当于RDBMS中的触发器.Endpoint协处理器则类似于RDBMS中的存储过程,因为它可以让你在RegionServer上对数据执行自定义计算,而不是在客户端上执行计算. 本文是以上两者的简单实例,使用的环境:环境 jdk1.8 hadoop2.6.5 hbase1.2.4. 1.Endpoint实例  1> 编写适用于protobuf的proto文件,如下,尽量不要带注释,因为编译时可能出现乱码 option

阅读目录 序 介绍 Observer操作 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们讲述了HBase的数据模型相关操作的下部分.   下面我们开始介绍HBase的协处理器部分. 介绍 一:介绍 从0.92版本开始,HBase加入了协处理器(coprocessors),利用协处理器,用户可以编写运行在 HBase Server 端的代码.可以实现“二级索

解决的问题 HBase的Write Ahead Log (WAL)提供了一种高并发.持久化的日志保存与回放机制.每一个业务数据的写入操作(PUT / DELETE)执行前,都会记账在WAL中. 如果出现HBase服务器宕机,则可以从WAL中回放执行之前没有完成的操作. 本文主要探讨HBase的WAL机制,如何从线程模型.消息机制的层面上,解决这些问题: 1. 由于多个HBase客户端可以对某一台HBase Region Server发起并发的业务数据写入请求,因此WAL也要支持并发的多线程日志写

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H