[每日五分钟搞定大数据]系列,HBase第一篇 结束了Zookeeper篇, 接下来我们来说下Google三驾马车之一BigTable的开源实现:HBase,要讲的内容暂定如下: 这是第一篇我们先不聊技术实现,只讨论特性和场景 hbase的特点 千万级高并发 PB级存储 非结构化存储 动态列,稀疏列 支持二级索引 强一致性,可靠性,扩展性(CP系统,可用性做了一点让步) 场景 1. 写密集型应用,每天写入量巨大,而相对读数量较小的应用 2. 不需要复杂查询条件来查询数据的应用 使用rowkey,

Redis提供了丰富的数据类型,比起关系型数据库或者简单的Key-Value存储(比如Memcached)来,Redis的数据模型与实际应用的数据模型更相近.比如下面说到的好友关系的存储,原作者使用了Redis的 Sets(集合)数据结构. 具体存储方式如下:对于每一个用户,其关注关系存储两份列表,一份为此用户关注的人的UID列表,另一份为此用户粉丝的UID列表,这两个列表都使用Sets(集合).比如对于用户ID为123的用户,graph:user:123:following 保存的是其关注人的

Redis提供了丰富的数据类型,比起关系型数据库或者简单的Key-Value存储(比如Memcached)来,Redis的数据模型与实际应用的数据模型更相近.比如下面说到的好友关系的存储,原作者使用了Redis的 Sets(集合)数据结构. 具体存储方式如下:对于每一个用户,其关注关系存储两份列表,一份为此用户关注的人的UID列表,另一份为此用户粉丝的UID列表,这两个列表都使用Sets(集合).比如对于用户ID为123的用户,graph:user:123:following 保存的是其关注人的

最近使用关系型数据库实现了用户之间的关注,于是思考换一种思路,使用Redis实现用户之间的关注关系. 综合考虑了一下Redis的几种数据结构后,觉得可以用集合实现一下. 假设"我"的ID是1,"别人"的ID是2. 一.添加关注 添加关注分为两步:1.将对方id添加到自己的关注列表中:2.将自己的id添加到对方的粉丝列表中: SADD 1:follow 2 SADD 2:fans 1 二.取消关注 取消关注同样分为两步:1.将对方id从自己的关注列表中移除:2.将自己

转自: https://blog.csdn.net/wuwenxiang91322/article/details/51595771 Hbase内存磁盘关系磁盘数 diskNum磁盘容量 diskCapacity备份数 replications单个HFile文件大小 hbase.hregion.max.filesizeregions数 regionsdiskNum*diskCapacity/replications =hbase.hregion.max.filesize *regions 注意R

2018-12-20 关键词: HBase是什么 . 什么是HBase . HBase基本概念 本篇文章系本人根据目前所掌握的知识对 HBase 的基本概念作出的一篇轻简式科普文章.关于文章所述的知识点本人不保证其绝对.完全正确性. 1.从一幅画说起 绘画界有一支流派被称为 “印象派” ,印象派画系里数莫奈的 <日出 · 印象> 知名度比较高了.话说印象派这一派系的由来还和莫奈这幅画有关.当时有位记者嘲讽这幅画:“完全就是凭印象胡乱画出来的!”  或许这是阴差阳错,亦或许这就是自然的本质,这种

为啥要把表设计拿出来独立成章?因为我觉得像我这样搞了很多年Java后端开发的技术人员,在学习HBase的时候,会受到关系型数据库3NF.BCNF的影响.事实上,数据库范式在HBase里完全没用,必须转变思想.因此把这一点单独写出来,供类似情况的技术人员参考. HBase逻辑视图 这个图看起来像是Excel表格,不同的是,它的一个单元格可以有多个版本的数据,这是HBase的多版本特性,默认版本数是1.实际存储格式是每个单元格一行记录,如下图. hbase(main):003:0> scan 'te

一.问题定义 我在网上找了些,关于二度人脉算法的实现,大部分无非是通过广度搜索算法来查找,犹豫深度已经明确了2以内:这个算法其实很简单,第一步找到你关注的人:第二步找到这些人关注的人,最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人(频率这块没完成),即完成. 但如果有千万级别的用户,那在运算时,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找:先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好:只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学:若有不足的地

HBase 数据的插入可以使用Java API 来写Java 程序逐条倒入,但是不是很方便.利用Hive自带的一个Jar包,可以建立Hive和HBase的映射关系 利用Hive 的insert可以将批量数 据导入到HBase中,还可以通过 Hql 语句进行查询. 具体的配置方法如下: 1.把hive-hbase-handler-0.9.0-cdh4.1.2.jar (CDH5 默认在 /usr/lib/hive/lib下)  cp到hbase/lib 下 (CDH5 默认在 /usr/lib/h

出处:http://wuyudong.com/1987.html HBase 进行数据建模的方式和你熟悉的关系型数据库有些不同.关系型数据库围绕表.列和数据类型——数据的形态使用严格的规则.遵守这些严格规则的数据称为结构化数据.HBase 设计上没有严格形态的数据.数据记录可能包含不一致的列.不确定大小等.这种数据称为半结构化数据(semistructured data). 在逻辑模型里针对结构化或半结构化数据的导向影响了数据系统物理模型的设计.关系型数据库假定表中的记录都是结构化的和高度有规律

博客已转移,请借一步说话,http://www.weixuehao.com/archives/111 HBase,一个NoSQL数据库,可存储大量非关系型数据. HBase,可以用HBase shell进行操作,也可以用HBase Java api进行操作.HBase虽然是一个数据库,但是它的查询语句,很不太好用.要是能像使用Mysql等关系型数据库一样用sql语句操作HBase,那就很Perfect了. 现有工具有很多Hive,Tez,Impala,Shark/Spark,Phoenix等.今

2013/08/09 转发自http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/05/configuring-hbase-memstore-what-you-should-know.html 深入理解HBase Memstore 个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn 小站博文地址:深入理解HBase Memstore: http://shitouer.cn/2013/02/configuring-hbase-mems

实验简介 本次实验学习和了解 HBase 在不同模式下的配置和安装,以及 HBase 后续的启动和停止等. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的HTML/JS

2013年马上就要过去了,总结下这一年HBase在这么一年中发生的主要变化.影响最大的事件就是HBase 0.96的发布,代码结构已经按照模块化release了,而且提供了许多大家迫切需求的特点.这些特点大多在Yahoo/Facebook/淘宝/小米 等公司内部的集群中跑了挺长时间了,可以算是比较稳定可用了. 1,Compaction优化 HBase的Compaction是长期以来广受诟病的一个feature,很多人吐槽 HBase也是因为这个特征.不过我们不能因为HBase有这样一个缺点就把它

一.Java API和HBase数据模型的关系 在Java中,与HBase数据库存储管理相关的类包括HBaseAdmin.HBaseConfiguration.HTable.HTableDescriptor.Put.Get以及Scanner,其中,与数据库相关的类包括HBaseAdmin和HBaseConfiguration,与表相关的包括HTable,操作列族的类是HTableDescriptor,列的修饰符包括Put.Get.Scanner三个类. 二.HBaseConfiguration类

看到后台数据库一大坨表项,不熟悉的还真难以下手(如下). 下面讲讲用户模块(User)的数据库表之间的简单关系. 如果安装TPshop官方的学习工程,可以在下面链接进入用户界面: 手机版:http://tpshop.com/mobile/User/index.html pc版:http://tpshop.com/home/User/index.html 从电商业务功能上分的话,表单可以分为六大模块: 用户(users) 消息(message) 订单(order) 评价(comment) 收藏(c

社区业务领域中,存在‘人关注人’的场景,在这个场景中,关系较为复杂,且均表现在‘人’同一个业务实体上,因此,这个case的建模过程值得思考.本文将就‘人关注人’这个业务case的领域建模进行探讨,欢迎拍砖. Round-I 在做‘帖子’模块的建模过程中,遇到了‘查询帖子阅读者是否关注了帖子作者’的case,基于这个case,尝试对‘关注’这个业务领域进行建模. 业务建模 就‘人关注人’来讲,可以将人按照角色分为:关注者(FollowingUser,使用进行时标识行为主动发起者).被关注者(Fol

社交web允许用户之间相互联系. 例如: 关注者.好友.联系人.联络人或伙伴. 记录两个用户之间的定向联系,在数据库查询中也要使用这种联系. 一.论数据库关系 一对多关系 数据库使用关系建立记录之间的联系.其中,一对多关系是最常用的关系类型,它把一个记录和一组相关的记录联系在一起.实现这种关系,要在"多"这一层加一个外键,指向"一"这一侧,例如下列代码: class Role(db.Model): __tablename__ = 'roles' id = db.Co

数据库关系 1.1多对多关系 添加第三张表(关联表),多对多关系可以分解成原表和关联表之间的两个一对多的关系 多对多仍然使用db.relationship()方法定义,但是secondary参数必须设定为关联表,多对多关系可以在任何一个表中定义,backref参数会处理好关系的另一侧 1.2 自引用关系 如果关系中的两侧都在同一个表中称为自引用关系,在关注中,关系的左侧是用户实体,为关注着,关系的右侧也是用户实体,但是被关注着 本例的关联表是 follows,其中每一行都表示一个用户关注了另一个

在第一次建立Hbase表的时候,我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据.我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中,或者通过MR方式等. 但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据. 本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中. 总的来说,使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性,直接在 HDFS 中生成持久

HBase是谷歌BigTble的开源实现.谷歌的三篇论文拉开了大数据江湖的序幕,铸就了现在以Hadoop为主的大数据技术生态圈.而HBase是开源的大数据数据库,和传统的行式数据库不同的是,HBase是列式数据库.列式数据的特点是开源横向扩展,将一张表的数据存储在hadoop集群的不同datanode中,一张表的存储量可以达到T级别.这是行式关系型数据库无法实现的.本文主要讲解HBase的基本概念,只有概念清楚了才能更好的在我们的系统中使用HBase. 核心组件介绍 Table:可理解为传统数据