1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <ar
原创 2022-08-01 20:28:23
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# Storm 操作 HBase 的科普文章 随着大数据技术的迅猛发展,流处理和数据存储技术的结合日益重要。其中,Apache Storm作为一个强大的流处理框架,能够方便地处理实时的数据流。而HBase则是一个开源的、分布式的NoSQL数据库,适合大规模数据的存储和快速随机访问。在很多应用场景中,我们可能需要将实时数据流存储到HBase中,以便后续分析。本文将介绍如何使用Apache Stor
原创 8月前
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文章目录HBase物理架构:HMaster:HMaster的主要作用:--负责table和region管理工作HRegionServer:1.HLog ----简直和NN的editlog还有mysql的log文件一毛一样2.HRegion3.Store--一个Store代表一个列簇4.StoreFile5.blockcacheHBase物理架构工作流程:一:读操作:二:写操作细节扩展:一:为什么
转载 2023-10-30 20:55:24
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Storm/Trident 和 Apache HBase 的集成用法和HBase集成的重要API是org.apache.storm.hbase.bolt.mapper.HBaseMapper接口public interface HBaseMapper extends Serializable { byte[] rowKey(Tuple tuple); ColumnLis
转载 2023-08-23 23:38:35
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一般的关系型数据库使用的都是B+树,而《HBase权威指南》中说到HBase使用的LSM树,所以本文就是想来了解一下使用LSM树的好处是啥。
转载 2023-07-12 08:22:47
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用eclipse编程实现对hbase中表的数据的增加 用eclipse编程实现对hbase中表的数据的增加先启动hadoop,之后启动hbase在其中添加一个study的表,查看study的内容显示无内容创建一个新的java project,命名为hbase_study,创建一个com.study.hbase的包,在里面添加了EduAppend的类程序如
转载 2024-06-01 00:33:18
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对于7×24小时不间断运行的流程序来说,要保证fault tolerant是很难的,这不像是离线任务,如果失败了只需要清空已有结果,重新跑一次就可以了。对于流任务,如果要保证能够重新处理已处理过的数据,就要把数据保存下来;而这就面临着几个问题:比如一是保存多久的数据?二是重复计算的数据应该怎么处理,怎么保证幂等性?对于一个流系统,我们有以下希望:最好能做到exactly-once 处理延迟越低越好
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HBase在淘宝的应用和优化小结   部署、运维和监控   Facebook之前曾经透露过Facebook的HBase架构,可以说是非常不错的。如他们将message服务的HBase集群按用户分为数个集群,每个集群100台服务器,拥有一台namenode以及分为5个机架,每个机架上一台zookeeper。可以说对于大数据量的服务这是一种优良的架构。对于淘宝来说,由于数据量远没有那么大,
转载 2023-07-18 11:48:52
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# Storm 写入 HBase 数据时出现的问题及解决方案 Apache Storm 是一种实时计算系统,广泛应用于流数据处理场景。当我们试图将数据通过 Storm 写入 HBase 时,可能会遇到日志显示成功但实际数据并未写入 HBase 的情况。这种情况通常让开发者感到困惑,接下来我们将探讨可能导致该问题的原因及解决方案。 ## 行为概述 在 Storm 处理流数据并将其写入 HBas
原创 9月前
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HBase安装与配置1. 从Apache官网上下载适合的HBase版本,然后对其进行解压。2. 配置hbase-env.sh文件:     export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_67    # 我在系统环境变量中已经配置了虚拟机的路径,所以我觉得这里可以不用配置了    export HBAS
转载 2023-07-20 23:19:28
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最近完成了一个GitHub项目:Storm-HBase,该项目是Twitter Storm和Apache HBase的结合,它使用HBase cluster作为
转载 2023-04-26 00:25:57
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Storm-HBase,该项目是Twitter Storm和Apache HBase的结合,它使用HBas
原创 2023-03-22 15:42:12
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2019/2/28星期四hbase读写请求详细解释hbase的读写过程读请求过程1、客户端通过ZooKeeper以及-ROOT-表和.META.表找到目标数据所在的RegionServer(就是数据所在的Region的主机地址)2、zk返回结果给客户端3、联系RegionServer查询目标数据4、RegionServer定位到目标数据所在的Region,发出查询请求5、Region先在Memst
原创 2019-02-28 13:03:13
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hbase记录日志wal SQL Server transaction log is one of the most critical and in the same time one of the most misinterpreted part. While being neglected, it can easily become a bottleneck to our SQL Server
HBase采用LSM树架构,天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产线环境中,也正是因为HBase集群出色的写入能力,才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是,HBase服务端并没有提供update、delete接口,HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作,不同的是,更新操作会写入一个最新版本数据,删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删
转载 2023-08-29 20:57:46
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HBase原理深入: 读写数据流程及刷写、合并HBase读数据流程整体流程介绍如下: 假设当客户端Client发送一个读数据的请求,请求获取到某一个表下给定Row_Key值的数据。此时该请求经过HBase处理的流程为:Client先访问zookeeper获取hbase:meta表位于哪个Region Server。 首先,需要好好理解一下这一步进行的操作。我们知道,HBase是一个分布式的海量非关
转载 2023-07-12 16:52:04
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架构图1)StoreFile保存实际数据的物理文件,StoreFile以Hfile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile(HFile),数据在每
原创 2022-07-04 17:00:13
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文章目录前言项目需求一、Flume采集日志写入Kafka1.Source配置2.Sinks配置3.Channel配置二、Flume采集Kafka消息写入HDFS1.KafkaSource配置2.KafkaSinks配置3.KafkaChannel配置三、启动Flume NG和Kafka验证1.启动Flume采集日志写入Kafka代理2.启动Flume采集Kafka消息写入HDFS代理3.效果展示总
转载 2023-12-21 13:19:37
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一、Storm概述       Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件,而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。Bolt组件会对收到的数据元组进行处理,也有可能传递给下一个Bolt。我们可以把Storm集群想象成一个由bolt
转载 2023-06-29 11:37:57
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RegionServer中的核心组件主要是为HBase数据读写而设计。本文将会把这些核心组件串联起来进行介绍。首先介绍数据如何写入MemStore并flush形成HFile文件,然后介绍HBase是如何从HFile、MemStore中检索出待查的数据。读写流程是HBase内核最重要、最复杂的内容,这里只介绍核心主干流程。1、HBase写入流程HBase采用LSM树架构,天生适用于写多读少的应用场景
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