一:读写思想 1.系统表 hbase:namespace 存储hbase中所有的namespace的信息 hbase:meta rowkey:hbase中所有表的region的名称 column:regioninfo:region的名称,region的范围 server:该region在哪台regi
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2016-12-08 19:29:00
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HBase写流程原理1)Client 先访问 zookeeper,获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2)访问对应的 Region Server,获取 hbase:meta 表,根据读请求的 namespace:table/rowkey, 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以
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2024-04-20 20:19:07
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HBase写流程假如说我们要插入一条数据到某个表里面,会经历的过程如下图: 概述Client会先访问zookeeper,得到对应的RegionServer地址Client对RegionServer发起写请求,RegionServer接受数据写入内存当MemStore的大小达到一定的值后,flush到StoreFile并存储到HDFS详细流程Client首先会去访问Zookeeper,从Zookee
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2023-07-20 23:01:50
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三、课堂目标1. 掌握hbase的数据存储原理2. 掌握hbase的读流程和写流程3. 掌握hbase表的region拆分和合并4. 掌握hbase表的预分区四、知识要点1. hbase的数据存储原理 HRegionServer=》多个RegionRegion=》多个store,一个列族对应一个store一个store=》memstore(举例,插入一条数据,put t1 0001 f1
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2023-06-29 23:41:05
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基本概念HFile文件
保存在磁盘的hbase表数据文件, 格式为HFile。数据块为存储单元, 默认认大小64KB。MemStore
写缓存,由于HFile中的数据要求是有序的,数据是先在MemStore中,排好序后,再刷写到HFile. 每次刷写都会形成一个新的HFile。WAL
数据会先写WAL(Write-Ahead logfile)日志文件文件中,然后再写入MemStore中。以
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2023-07-18 11:20:59
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HBase是一个基于HDFS的分布式、面向列的数据库系统,适合用于实时读写和随机访问大规模数据的场景。高可靠:因为底层数据写在HDFS上,保证了HBase的高可靠。面向列:HBase引入了列族的概念,将相同列族的数据在物理上保存在一起,且不保存NULL,所以在空间利用上更高高性能:HBase以rowKey为一级索引实现了简单的查询逻辑,并且通过多线程读写数据,保证了高性能读写。HBase的写性能比
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2023-07-14 22:08:27
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HBase 原理HBase 读写流程Client 访问 zk ,根据 ROOT 表获取 meta表所在的Region的位置信息,并将该位置信息写入 Client Cache,(将元数据,Region位置预读取到 Client Cache 中,可以加快查询)Client 读取 meta 表,再根据 meta 表中查询得到的 Namespace、表名、RowKey等相关信息,获取将要写入Region的
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2023-09-13 21:54:05
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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
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2024-07-09 17:20:20
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一、HBase架构及读写流程 1、Master作用1)为RegionServer分配Region2)负责RegionServer的负载均衡3)发现失效的Region并重新分配4)管理用户对表结构的增删改操作2、RegionServer的作用1)维护Region,处理用户的IO请求2)切分运行过程中过大的Region3、Zookeeper作用1)保存HMater的一些原数据,例如:meta
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2023-08-18 22:26:49
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HBase 数据读写流程 读数据HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 regionHBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢?HBa
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2024-04-20 13:11:05
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1、HBase读数据流程HBase读操作 首先从zk找到meta表的region位置,然后读取meta表中的数据,meta表中存储了用户表的region信息根据要查询的namespace、表名和rowkey信息。找到写入数据对应的region信息找到这个region对应的regionServer,然后发送请求查找对应的region先从memstore查找数据,如果没有,再从BlockCa
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2023-07-12 11:28:58
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本文转载自淘宝网BlueDavy同学的博客,文章基于淘宝对HBase的大量应用,给出了一个HBase的随机读写性能测试结果,对测试环境、配置及性能参数分析都有较详细的描述,推荐给各位NoSQL Fans。根据最近生产环境使用的经验,更多的项目的采用,以及采用了更加自动的测试平台,对HBase做了更多的场景的测试,在这篇blog中来分享下纯粹的随机写和随机读的性能数据,同时也分享下我们调整过后的参
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2023-08-07 17:57:48
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前言 1. 创建表:(由master完成)首先需要获取master地址(master启动时会将地址告诉zookeeper)因而客户端首先会访问zookeeper获取master的地址client和master通信,然后有master来创建表(包括表的列簇,是否cache,设置存储的最大版本数,是否压缩等)。2. 读写删除数据client与regionserver通信,读写、删除数据写入和
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2023-07-25 23:21:09
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一、项目环境搭建新建 Maven Project,新建项目后在 pom.xml 中添加依赖: <dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>1.2.6
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2023-08-14 14:32:41
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HBase从用法的角度来讲其实乏陈可善,所有更新插入删除基本一两个API就可以搞定,要说稍微有点复杂的话,Scan的用法可能会多一些说头。而且经过笔者观察,很多业务对Scan的用法可能存在一些误区(对于这些误区,笔者也会在下文指出),因此有了本篇文章的写作动机。也算是Scan系列的其中一篇吧,后面对于Scan还会有一篇结合HDFS分析HBase数据读取在HDFS层面是怎么一个流程,敬请期待。HBa
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2023-07-05 12:55:40
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一个系统上线之后,开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中,HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。Hbase查询优化作为NoSQL数据库,增删改查是其最基本的功能,...
原创
2021-06-10 21:34:23
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Maven依赖: <properties> <hbase.version>1.2.0</hbase.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group...
原创
2021-08-31 16:50:41
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Me...
原创
2022-11-11 10:15:57
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1.LSMTreeLSM 树(log-structured merge-tree)。输入数据首先被存储在日志文件(HLog), 这些文件内的数据完全有序。当有日志文件被修改时
原创
2022-07-01 17:52:51
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一个系统上线之后,开发和调优将会一直伴随在系统的整个生命周期中,HBase也不例外。今天我们要学习如何进行HBase读写性能调优,以获取最大的读写效率。 HBase写入优化客户端优化批量写采用批量写,可以减少客户端到RegionServer之间的RPC的次数,提高写入性能。批量写请求要么全部成功返回,要么抛出异常。 HTable.put(List<Put>)