一、HBase概述：
HBase 实质是一个分布式存储系统，搭建大规模结构化存储集群。
实现的目标是：存储并且处理大型的数据，规模可达到成千上万的行和列所组成的大型数据。
①使用hdfs作文件存储系统
运用Hadoo pMapReduce运算框架 ③采用zookeeper作
协同服务
优势：
①线性扩展：数据数量增多时，通过节点扩
HBase是一个开源的非关系型的高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。它使用ZooKeeper集群来管理，基于HDFS存储海量数据。参考了谷歌的BigTable建模，典型的Key/Value系统。
HBase其实并不快，但是在处理海量数据的时候它不慢。所以在数据量超级大的时候，使用HBase并不会让你失望。但是HBase并不适合做细腻的数据分析，它的一切操作都是添加操作。这没有关系，因为
转载
2023-08-18 23:10:58
62阅读
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文HBase 是构建在 HDFS 之上的，它利用 HDFS 可靠地存储数据文件，其内部则包含 Region 定位、读写流程管理和文件管理等实现，本文从以下几个方面剖析 HBase 内部原理。1 . Regio
1、hbase简介首先需要介绍一个web的架构：Lvs：linux的虚拟服务器； 1.1、什么是hbaseHBASE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的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Big
Hbase流程体系图Hbase写数据流程1、client向hregionserver发送写请求。2、hregionserver将数据写到hlog(writeaheadlog)。为了数据的持久化和恢复。3、hregionserver将数据写到内存(memstore)4、反馈client写成功。数据flush过程1、当memstore数据达到阈值(默认是64M)，将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同
原创
2018-01-16 13:47:32
3443阅读
行存：mysql中定义列也会占用存储空间面向列：列并非事先定义hbase存储的是KV对非结构化数据：比如爬取的数据结构化数据：要有什么字段就都有半结构化数据：json数据即是mysql要存储非结构化数据的话，事先将所有的列都定义好...
原创
2021-10-25 10:08:32
106阅读
行存：mysql中定义列也会占用存储空间面向列：列并非事先定义hbase存储
原创
2022-01-20 14:16:46
31阅读
一、HBase简介1.1HBase定义 HBase是一种分布式、可拓展、支持海量数据存储的非关系型数据库。来源于谷歌的三驾马车之一的BigTable，负责海量数据的存储。对于数据量不大的时候优势不明显，使用HBase不划算，在运行期间一直在“分分合合”的操作耗费资源，当数据量上来时，可以做到几十亿条数据秒级响应。针对HDFS并不支持随机写操作，但HBase是基于HDFS可以在HDFS上实现随机写
转载
2023-07-19 15:00:02
241阅读
1、HBase介绍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MapRedu
转载
2023-06-13 18:14:05
154阅读
1 BlockCache 唯一性一个 RegionServer只有一个BlockCache。BlockCache的诞生就是用来优化读取性能的。HBase Block 目前主要有DATA，ENCODED_DATA，META，FILE_INFO，ROOT_INDEX等。BlockCache 目前主要有LRUBlockCache和SlabCache，以及BucketCache等。
转载
2023-07-04 21:11:16
97阅读
2 HBase体系结构2.1 HBase是一个分布式的数据库，使用Zookeeper管理集群，使用HDFS作为底层存储。在架构层面上由HMaster（Zookeeper选举产生的Leader）和多个HRegionServer组成，基本架构如下图所示： 在HBase的概念中，HRegionServer对应集群中的一个节点，一个HRegionServer负责管理多个HRegion，
转载
2023-08-12 19:54:07
186阅读
下面介绍Hbase的缓存机制： a.HBase在读取时，会以Block为单位进行cache，用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV)、BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据)、IndexBlock(默认大小128K,索引数据，用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读，
转载
2023-07-27 12:39:09
127阅读
0、传统数据库弊端 尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法，但事实上大多数解决方案，特别是一些关系类型的，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。许多开发通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限，但这些功能通常都是事后增加的，安装和维护都和复杂。同时，也会影响RDBMS的特定功能，例如联接、复杂的查询、触发器、视图和外键约束这些操作在大型的RDBM
转载
2023-07-12 19:49:48
86阅读
HBase入门、基础原理介绍一、HBase介绍1.1 HBase特点1.2 HBase架构二、HBase的读写删流程2.1 HBase的写入流程2.2 HBase 的读流程2.3 HBase 的数据删除 一、HBase介绍HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，HBase 底层存储基于 HDFS 实现，集群的管理基于 ZooKeeper 实现。HBase 良好的分布式架构设计为海量数据的快
转载
2023-07-12 19:50:11
114阅读
一般准则总是先从主服务器的日志开始。通常情况下，他总是一行一行的重复信息。如果不是这样，说明有问题，可以Google或是用search-hadoop.com来搜索遇到的异常。错误很少仅仅单独出现在HBase中，通常是某一个地方出了问题，引起各处大量异常和调用栈跟踪信息。遇到这样的错误，最好的办法是往上查日志，找到最初的异常。例如区域服务器会在退出的时候打印一些度量信息。Grep这个转储 应该可以找
转载
2023-07-21 15:57:19
0阅读
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MapReduce
转载
2023-07-12 10:32:39
63阅读
HBase 的工作原理图在上面的图中，我们需要注意几个我们之前没有提到的概念：Store、MemStore、StoreFile 以及 HFile。带着这几个新的概念，我们完整的梳理下整个 HBase 的工作流程。首先我们需要知道 HBase 的集群是通过 Zookeeper 来进行机器之前的协调，也就是说 HBase Master 与 Region Server 之间的关系是依赖 Zookeepe
转载
2021-02-26 14:15:48
333阅读
2评论
文章目录读流程写流程数据flush过程数据合并过程读流程1）Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息；2）根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息；3）
原创
2022-02-15 17:59:02
91阅读
1.写流程1、client向hregionserver发送写请求。2、hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。3、hregionserver将数据写到内存（memstore）4、反馈client写成功。2.数据flush过程1、当memstore数据达到阈值（默认是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除H...
原创
2022-03-24 09:57:33
57阅读
HBase 的工作原理图 在上面的图中，我们需要注意几个我们之前没有提到的概念：Store、MemStore、StoreFile 以及 HFile
原创
2022-08-25 14:57:09
141阅读
