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
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
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2023-10-30 20:55:24
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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1首次读写流程图2 首次写基本流程 （1）客户端发起PUT请求，Zookeeper返回hbase:meta所在的region server（2）去（1）返回的server上，根据rowkey去hbase:meta中获取即将进行写操作的region server，并将相关的信进行本地缓存（3）客户端把put请求发送到（2）返回的HRegion server上，根据HRegion serve
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2023-06-14 21:22:40
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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
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2023-08-23 23:38:35
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写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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如何开通OSS服务及如何创建存储空间阿里云 OSS 将数据文件以对象(object)的形式上传到存储空间(bucket)中。我们可以进行以下操作：· 创建一个或者多个存储空间，向每个存储空间中添加一个或多个文件。· 通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载。· 通过修改存储空间或文件的读写权限(ACL)来设置访问权限。· 通过阿里云管理控制台、各种便捷工具、以及丰富的 SDK 包执行基本和高级
最近spark跑的很慢，主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间，最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500)，所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文章和资料，我觉得值得记录一下。中间废话略多，不爱看直接跳文章最后一句。网上HBASE/Hadoop调优的文章非常多，这里列一些我觉得值得留作reference的：应用层：hbase
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2023-07-21 15:55:08
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1，HBase的的读写流程图，是一个二次寻址的过程第一次直接到动物园管理员中找到元的元数据信息，即元对应的储存其他所有用户表的RegionServer的的位置，示意图中所给出的为regionserver1，然后第二次直接到regionserver1中的meta.region查询对应的{namespace：table，rowkey，column_family，column}的位置，这个具体的regi
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2023-09-15 10:15:50
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目录 1. 基本流程2. 数据预处理2.1 分析feature中的id2.2 Feature格式的转换2.3 确定分片3. Z曲线处理3.1 获取Z曲线的value值3.2 将时间信息利用Binned机制进行转换3.3 建立时空索引4. 数据序列化4.1 将数据封装成Long类型的数据4.2 利用mutator将key数据进行封装5. 写入HBase5.1 插入之前的序列化操作5.2 将
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2024-06-06 01:17:12
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hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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目录1.HBase写入数据流程2.疑问2.1上述（8）中，数据写入到HLog时，实际上在这个时刻只是写入文件系统的缓存中，并没有真正的落地到磁盘中，那什么时候落地到磁盘中呢？1.HBase写入数据流程（1）Client向服务端发起Put请求。默认情况下，autoflush=true，所以每发送一个Put请求，就会直接发送到服务端。当autoflush=false时，则会将Put缓存到本地buffe
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2023-09-15 09:08:19
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首先描述一下现象 最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。 在出测试报告时发现老问题，HBase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要row size稍小一点，不管你怎么压，HBase的RegionServer总是不愠不火特淡定。有些人就怀疑是磁盘到瓶颈了？还有些人怀疑是不是GC拖累了？ 总之网上大部分测试都是黑盒测试嘛，大家也就乱猜呗。 下面我仔细来分析
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2023-12-06 13:08:57
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性能测试小结：
测试环境：
机器：1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper
配置：8 core超到16 /24G内存，region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB
系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4
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2023-07-12 20:56:21
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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、删除
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2023-09-01 11:31:59
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这里的批量插入，主要是支持SQL的大型存储数据库，本文以Mysql,Oracle,SqlServer,postgresql4类来说明，这大概是国内应用比较多的了。其余的应该可以按照这些去找。提到编程的话，主要是指c#.当然我不是dba，是程序员，所以说的是编程开发的手段而不是dba的手段。也希望大家留言比较。先说说我们常用的几种方法，我就不列举代码了。网上都有，大家可以自己试试。1.事务 
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2023-12-03 13:07:20
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目录写原理读原理Flush流程HFile合并流程Region拆分流程数据删除时间HBase系列：
HBase系列（一）、数据模型 HBase系列（二）、架构原理写原理客户端请求HBase写请求（PUT,DELETE）流程如下：Client 先访问ZK中的/hbase/meta-region-server 这个Znode，获取 hbase:meta 表所在的RegionServe
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2023-07-13 15:57:04
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文章目录HBase读写流程HBase写入流程客户端处理阶段Region写入阶段MSLAB内存管理方式MemStore Chunk PoolMemStore Flush阶段MemStore Flush触发条件MemStore Flush执行流程BulkLoad功能HBase读取流程Client-Server读取交互逻辑CoprocessorCoprocessor分类 HBase读写流程HBase写
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2023-09-20 16:23:01
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一、客户端写入过程1.1、写入组件交互 1.2、客户端处理阶段 在 HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入、删除、查询数据都需要先找到相应的 RegionServer。hbase客户端处理写入请求的核心流程可以分为三步：用户提交put请求后，Hbase客户端会将写入的数据添加到本地缓冲区中，符合一定条件就会通过AsyncProcess异步批
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2023-07-25 23:09:44
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