Hbase简介HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库 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作为其分布式协同服务 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)HBase数据模型命名空间 命名空间是对表的逻辑分
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2023-08-18 21:50:25
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对于springboot操作hbase来说,我们可以选择官方的依赖包hbase-client,但这个包的google类库很多时候会和你的项目里的google类库冲突,最后就是你的程序缺少类而无法启动,解决这个问题的方法很多,而最彻底的就是自己封装一个shade包,或者使用人家封装好的shade包,shade就是maven里的一个重写包的插件,非常好用。依赖包之前的原始包 <dependenc
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2021-02-26 15:44:03
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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,特点:海量存储列式存储极易扩展高并发稀疏
原创
2023-05-18 13:32:53
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本次的业务是基于短信发送之前,去做黑名单的校验和发送内容的检测,因此,在进行下一步业务之前,我需要等待黑名单的查询结果,由于线上环境的Hbase出故障,导致整个业务堵塞,因此,想到了对hbase异常做上容错机制,因此,有了以下的内容 try {
counts = hbaseService.get("cmcc_sms_blacklist",serviceId,"counts","count"
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2023-09-01 11:45:35
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HBase是什么?HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分
原创
2023-01-02 21:43:53
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1. HBASE架构 我们知道HBase依赖HDFS也依赖Zookeeper,那么首先出来的应该是HDFS,这是他底层的存储地,随便画几个DataNode无所谓,然后HBase还依赖Zookeeper,因此我们在启动HBase之前需要先启动它们。那接下轮到HBase启动了,HBase需要启动两大进程HMaster和HRegionServer,这个Master工作太累了,它需要把某些工作交给Zook
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2023-09-04 19:36:39
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1.HBase产生背景HDFS: 分布式文件存储系统 特点: 吞吐量极高, 适合于进行批量数据处理的工作, 随机的读写能力比较差(压根不支持)但是, 在实际生产环境中, 有时候的数据体量比较大, 但是希望能够对数据进行随机的读写操作, 而且不能太慢了, 那此时怎么办呢? 对于市场来说, 其实就迫切需要一款能够支持大规模化的数
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2023-07-14 22:11:49
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python文件读写: python进行文件读写的函数是open或filefile_handler = open(filename,,mode)Table mode模式描述r以读方式打开文件,可读取文件信息。w以写方式打开文件,可向文件写入信息。如文件存在,则清空该文件,再写入新内容a以追加模式打开文件(即一打开文件,文件指针自动移到文件末尾),如果文件不存在则创建
文章目录1.Hbase介绍1、Hbase简介2、Hbase几个特点介绍2.1、海量存储2.2、列式存储2.3、极易扩展2.4、高并发2.5、稀疏3、Hbase的几个概念介绍3.1、Column Family的概念3.2、Rowkey的概念3.3、Region的概念3.4、TimeStamp的概念4、Hbase的架构4.1、Client4.2、Zookeeper4.3、Hmaster4.4、Hre
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2023-08-18 22:35:55
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HBase是Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机、实时读写访问。他是开源的,分布式的,多版本的,面向列的,存储模型。在讲解的时候我首先给大家讲解一下HBase的整体结构,如下图:HBase Master是服务器负责管理所有的HRegion服务器,HBase Master并不存储HBase服务器的任何数据,HBase逻辑上的表可能会划分为多个HRegion,然后存储在HRegion Serve
一、什么是merge regionregion的merge和split相对应。 当一个region变得数据量特别大,已经影响到读写时,就会把一个region分裂成若干个。 对应merge,region的merge就是将多个region合并成一个。二、什么情况下要merge region当一个table数据量比较小,但是region数量特别多时,就需要merge region。 量化多大?当你发现很
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2023-09-01 14:34:13
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1. 工作原理读请求到HBase之后先尝试查询BlockCache,如果获取不到就去HFile(StoreFile)和Memstore中去获取。如果获取到了则在返回数据的同时把Block块缓存到BlockCache中。它默认是开启的,一个RegionServer只有一个BlockCache。BlockCache默认开启,如果关闭BlockCache:alter 'testTable', CONFI
HBase提供了两种不同的BlockCache实现来缓存从HDFS读取的数据:默认的堆上LruBlockCache和BucketCache(通常是堆外)。 本节讨论每种实现的优缺点,如何选择适当的选项以及每种实现的配置选项。LruBlockCache是原始实现,并且完全在Java堆中。 虽然BucketCache也可以是文件支持的缓存,但BucketCache是可选的,并且主要用于保持块缓存数据不
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2023-09-23 13:31:56
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对于分布式数据库来说,容错处理是非常重要的一个部分。RegionServer是HBase系统中存在最多的节点,所以对于RegionServer的容错处理对于HBase来说至关重要。本文对RegionServer的容错处理进行Step by Step的分析,希望能解释清除整个过程并加以点评。 我们假设在HBase运行的过程中有一个RegionServer突然Crash, 基于这个场景进行分析。 1
目录摘要一、HBase 原生quota限流技术实现过程二、改进后的quota限流技术实现过程摘要根据实际业务场景,对HBase原生Quota技术进行改进
当客户端请求触发限流时,服务端直接向客户端抛出异常而不是堵塞在服务端,影响用户体验HBase 版本 1.2.6.1在实际应用中,我们觉得FixedIntervalRateLimiter 比 AverageInterva
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2023-08-28 13:44:45
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HBase简介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是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduc
HBase作为一种高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,读操作写操作是该系统中使用最频繁的两种操作。 1 WAL机制WAL(Write-Ahead Logging)是一种高效的日志算法,几乎是所有非内存数据库提升写性能的不二法门,基本原理是在数据写入之前首先顺序写入日志,然后再写入缓存,等到缓存写满之后统一落盘。之所以能够提升写性能,是因为WAL将一次随机写转化为了一次顺序写加
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2023-08-18 21:32:46
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Hbase的列式存储和Parquet列式文件
说明Parquet 列时存储和 Hbase的存储Parquet结构1.特点
列式存储
自带Schema
具备Predicate Filter特性
Predicate Filter。先判断一个文件中是否存在符合条件的数据,有则加载相应的数据,否则跳过
2.文件构成
Parquet
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2023-09-01 11:13:34
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总结一1.Hbase功能以及特点设计思想功能:`实现大数据实时随机的读写访问`特点2.Hbase架构3.特殊概念namespace:类似于数据库的概念table:就是表Rowkey:行键,类似于主键的概念column family:列族column:列标签versions:多版本timestamp:时间戳4.Hbase客户端操作hbase shellDDLDML 1.Hbase功能以及特点设计思
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2023-07-12 22:00:05
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一、Hbase Schema设计1,Schema 创建使用 Apache HBase Shell 或使用 Java API 中的 Admin 来创建或更新 HBase 模式。Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Admin admin = new Admin(conf);
TableName table = TableName.va
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2023-09-01 11:05:33
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