一、背景说明HBase是一个分布式的、面向列的开源NoSQL数据库,不同于传统关系型数据库,它在大数据量级下的性能表现堪称卓越。最近项目也在探索往Hbase方向迁移,故首先整理了一份Hbase入库效率方面的数据。Hbase入库手段有三种,但针对项目实际情况,我采用了其中两种(JavaAPI和MapReduce)来进行入库操作,并进行比较。 二、测试环境三台主机:一台master:192.
转载 2023-08-18 22:00:34
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一、这种方式有很多的优点:1. 如果我们一次性入库hbase巨量数据,处理速度慢不说,还特别占用Region资源, 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法,即HBase提供的HFileOutputFormat类。2. 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理,直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件,然后上传至合适位置,即完成巨量数据快速入库的办法
转载 2023-07-12 18:27:40
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一、MR生成HFile文件 package insert.tools.hfile;
原创 11月前
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HBase部署与使用概述HBase的角色HMaster功能:监控RegionServer处理RegionServer故障转移处理元数据的变更处理region的分配或移除在空闲时间进行数据的负载均衡通过Zookeeper发布自己的位置给客户端RegionServer功能:负责存储HBase的实际数据处理分配个他的Region刷新缓存到HDFS维护HLog执行压缩负责处理Region分片组件:Writ
转载 2023-07-31 17:56:58
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Hbase     概述         基于HDFS的面向列存储的非关系型数据库,可满足大数据存储以及快速查询更新需求。        数据持久化存储的体现形式是Hfile,存放于DataNode中,被ResionServer以region的形式进行管理。 &nbsp
转载 2023-08-26 20:48:23
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4 HBase存储格式HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型:1. HFileHBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装。2. HLogFile,HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式,物理上是Hadoop的Se
Point 1: Table 在行的方向上分割为多个HRegion Point 2: region按大小分割的,每个表一开始只有一个region,随着数据不断插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多,就会有越来越多的Hregion Point 3: HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单
<p>在这里主要分析一下HFile V2的各个组成部分的一些细节,重点分析了HFile V2的多级索引的机制,接下去有时间的话会分析源码中对HFile的读写扫描操作。</p> <h2>HFile和流程:</h2> <p>如下图,HFile的组成分成四部分,分别是Scanned Block(数据block)、Non-Scanned bloc
hbase常用命令,留存 hbase shell命令                            描述&nbs
# HBase HFile 查看 ## 1. 流程图 ```mermaid erDiagram Developer --> Newbie: 教导 Newbie --> Developer: 需要帮助 ``` ## 2. 教导步骤 | 步骤 | 动作 | 代码 | | --- | --- | --- | | 1 | 确认 HBase 版本 | `hbase version` | |
原创 2023-08-24 14:44:41
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# 从零开始学习如何生成 HFile ## 引言 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在 HBase 中生成 HFile。这是一个重要的操作,尤其对于需要将数据加载到 HBase 表中的情况。 ## 整个流程 首先,让我们看看生成 HFile 的整个流程: ```mermaid journey title 生成 HFile 流程 section 开始 开始 --
HFile文件结构首先要了解下它,才能知道它是怎么查找的。如上图:HFile分为四部分(针对HFile v2)Trailer 我理解它就是一个类似于文件头的东西,存储一些HFile的基本信息,比如版本号,各个块的偏移量Load-on-open section 启动时会将它存入内存,保存一些一级索引的数据No-Scanned block section 理解它为二级索引即可scanned block
转载 2023-09-11 21:50:10
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1. HFile原理概述最初的HFile格式(HFile V1),参考了Bigtable的SSTable以及Hadoop的TFile(HADOOP-3315)。如下图所示:HFile在生成之前,数据在内存中已经是按序组织的。存放用户数据的KeyValue,被存储在一个个默认为64kb大小的Data Block中,在Data Index部分存储了每一个Data Block的索引信息{Offset,S
转载 2023-09-20 07:02:18
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# HFile Bulk Load into HBase ## Introduction HBase is a distributed, scalable, and consistent NoSQL database built on top of the Hadoop Distributed File System (HDFS). HBase provides random and real
原创 10月前
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# HBase 导入 HFile HBase 是一个开源的分布式数据库,基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据,并提供高可靠性、高性能的 NoSQL 数据库服务。在 HBase 中,数据以 HFile 格式存储在 HDFS 中,而 HFile 是一种面向列存储的文件格式,能够高效存储和检索数据。 在实际的应用场景中,我们可能需要将已经生成的 HFile 文件导入到 HBase 中,以快速加
原创 1月前
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## 教你如何实现“hbase hfile 格式” ### 流程图 ```mermaid flowchart TD A(准备数据) --> B(生成HFile文件) B --> C(导入HBase) ``` ### 步骤表格 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 准备数据 | | 2 | 生成HFile文件 | | 3 | 导入HBase | #
  目录:  1,背景  2,GC  3,hbase cache  4,compaction  5,其他 1,背景 项目组中,hbase主要用来备份mysql数据库中的表。主要通过接入mysql binlog,经storm存储到hbase。由于是实时接入binlog写入,写的压力不是很大,主要是晚上离线计算的时候,需要将hbase中的表同步到HDFS中,这个
转载 2023-07-20 23:35:57
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1 主要区别1.1、Hbase适合大量插入同时又有读的情况1.2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行。其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要
转载 2023-08-02 16:05:29
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HFileHBase存储数据的文件组织形式。HFile经历了三个版本,其中V2在0.92引入,V3在0.98引入。HFileV1版本的在实际使用过程中发现它占用内存多,HFile V2版本针对此进行了优化,HFile V3版本基本和V2版本相同,只是在cell层面添加了Tag数组的支持。一 HFile 文件结构从以上图片可以看出HFile主要分为四个部分:Scanned Block Sectio
转载 2023-06-19 15:25:35
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本文目录如下所示:目录HFileHBase架构中的位置什么是HFileHFile逻辑结构HFile逻辑结构的优点HFile物理结构HFile生成流程HFile中Block块解析多大的HFile文件才存在Intermiate Index BlockHFile在HBase架构中的位置如上图所示,HFileHBase最底层的文件组织形式。Table --N Region --
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