HBase是以Region为最小的存储和负载单元(这里可不是HDFS的存储单元),因此Region的负载管理,关系到了数据读写的性能.先抛开Region如何切分不说,看看Region是如何分配到各个RegionServer的吧. 更多内容参考--我的大数据学习之路 Region在HBase中的角色 Table (HBase表) Region (Region) Store (每个Region的每个列族独立存储) MemStore (MemStore每个Store有一个,用于在内存中保存数据) St

进入Hbase首页可以查看各种信息: http://192.168.23.128:16010/master-status

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1.hbase的改的会影响器他的组件的使用, 故而, 在修改 hadoop的任何组件后, 一定要记得其它的组件也能受到影响, 一下是我在将hadoop的集群改了之后 , 再次运行hbase的时候, 就会发生异常, 原因是在连接namenode的时候,发生连接不到, 就是因为我改了之前的配置,将端口号改了, 没有去将配置文件在hbase中进行更新, 具体问如下: ##我今天起得hbase的集群时候,发生了 1.http://node3:60010/master-status HTTP ERROR

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

.修改Linux主机名2.修改IP3.修改主机名和IP的映射关系######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机.阿里云主机等)/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系4.关闭防火墙5.ssh免登陆6.安装JDK,配置环境变量等 集群规划:主机名        IP        安装的软件        运行的进程 Master        192.168.1.201        jdk.hadoop        NameNod

-------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51680296 作者: 朱培              ID:sdksdk0 --------------------------------------------------

1.概述 HBase中表的基本单位是Region,日常在调用HBase API操作一个表时,交互的数据也会以Region的形式进行呈现.一个表可以有若干个Region,今天笔者就来和大家分享一下Region合并的一些问题和解决方法. 2.内容 在分析合并Region之前,我们先来了解一下Region的体系结构,如下图所示: 从图中可知,能够总结以下知识点: HRegion:一个Region可以包含多个Store: Store:每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile: S

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1

1:Hdfs分布式文件系统存的文件,文件存储. 2:Hbase是存储的数据,海量数据存储,作用是缓存的数据,将缓存的数据满后写入到Hdfs中. 3:hbase集群中的角色: ().一个或者多个主节点,Hmaster: ().多个从节点,HregionServer:4.hbase集群的配置是一主多从或者多主多从(一定注意区分和hive之间的关系,切记),一主多从可以动态添加主节点,配置成多主多从.5.如何配置HMaster主备: a.添加主节点: 在任意的安装了hbase的机器上启动hmaster

GFS -->hdfsmapreduce --->hadoop mrbigtable-->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 海量存储:列式存储:极易扩展:高并发:稀疏(针对HBase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列:稀疏性体现了它的非结构化特点) hbase是一个基于hdfs的列式存储系统,可以用廉价pc组建集群,对10亿行百万列的数据量级提供随机实时读写. 标示 列族rowkey column family 列族中有若干列,列并不是

HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已! 首先HBase不同于一般的关系数据库, 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库. 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. 什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map, 这个map被行键,列键,和时间戳索引. 每一个值都是连续的byte数组. (A Bigtable is a sparse, distributed,

Apache 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,是NoSQL数据库,基于Google Bigtable思想的开源实现,可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群,利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase海量数据,使用Zookeeper协调服务器集群.Apache HBase官网有详细的介绍文档. Apache HBase的完全分布式集群安装部署并不复杂,下面是部署的详细过程: 1.规划HBas

注意本章内容是在上一篇文章“基于centos6.5 hadoop 集群搭建”基础上创建的 1.上传hbase安装包 hbase-0.96.2-hadoop2 我的目录存放在/usr/hadoop/hbase-0.96.2-hadoop2 2.解压 3.配置hbase集群,要修改3个文件(首先zk集群已经安装好了) 注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 3.1修改hbase-env.sh export JAVA_HOME=/us

接着前面的Zookeeper部署之后,现在可以学习HBase了. HBase是基于Hadoop的开源分布式数据库,它以Google的BigTable为原型,设计并实现了具有高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的分布式数据库系统,它是基于列而不是基于行的模式,适合存储非结构化数据. 体系结构:HBase是一个分布式的数据库,使用Zookeeper管理集群(点击此处进入Zookeeper部署),使用HDFS作为底层存储,它由HMaster和HRegionServer组成,遵从主从服务器架构.H

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

转载地址:http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下:其中HMaster节点用于: 管理HRegionServer

目录 认识HBase 前期准备 1. 解压HBase 2. 修改3个配置文件(配置文件目录:hbase-0.96.2-hadoop2/conf/) 3. 将hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 4. 拷贝HBase到其他节点 5. 启动HBase 6. 验证 7. 提高可靠性 认识HBase HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,该技术来源于Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统&q

本博文的主要内容有 .HBase的单机模式(1节点)安装 .HBase的单机模式(1节点)的启动 .HBase的伪分布模式(1节点)安装  .HBase的伪分布模式(1节点)的启动    .HBase的分布模式(3.5节点)安装  .HBase的分布模式(3.5节点)的启动 见博客:     HBase HA的分布式集群部署 .HBase环境搭建60010端口无法访问问题解决方案 ------------- 注意 HBase1.X版本之后,没60010了.       -------------

在本文中的HBase术语:基于列:column-oriented行:row列组:column families列:column单元:cell 理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:Bigtable是一个疏松的分布式的