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1 大数据技术基础 厦门大学计算机科学系林子雨 2013 年新版 2013 年 9 月第一版 厦门大学计算机科学系研究生课程 大数据技术基础 第 7 章 HBase (2013 年新版 ) 林子雨厦门大学计算机科学系 ziyulin@xmu.edu.cn 主页 :
2 课程提要 Hbase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase 本讲义 PPT 存在配套教材, 由林子雨通过大量阅读 收集 整理各种资料后编写而成, 下载配套教材请访问 大数据技术基础 2013 班级网站 :
3 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, 模仿并提供了基于 Google 文件系统的 BigTable 数据库的所有功能 两者间的对比如下 : 文件存储系统数据处理方式协同服务 BigTable GFS MapReduce Chubby Hbase HDFS MapReduce Zookeeper HBase 可以直接使用本地文件系统或者 Hadoop 作为数据存储方式, 不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性, 发挥 HBase 处理大数据量等功能, 需要使用 Hadoop 作为文件系统 与 Hadoop 一样,HBase 主要依靠横向扩展, 通过不断增加廉价的商用服务器, 来增加计算和存储能力
4 Hbase 简介 HBase 仅能通过主键 (row key) 和主键的 range 来检索数据, 仅支持单行事务 ( 可通过 Hive 支持来实现多表连接等复杂操作 ) 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 HBase 的目标是处理非常庞大的表, 可以用普通的计算机处理超过 10 亿行数据, 并且有数百万列元素组成的数据表 HBase 中的表一般有这样的特点 : 大 : 一个表可以有上亿行, 上百万列 ; 面向列 : 面向列 ( 族 ) 的存储和权限控制, 列 ( 族 ) 独立检索 ; 稀疏 : 对于为空 (null) 的列, 并不占用存储空间, 因此, 表可以设计的非常稀疏
5 Hbase 简介 下图是 Hadoop 生态系统中的各层系统, 其中 HBase 位于结构化存储层,HDFS 为 HBase 提供了高可靠性的底层存储支持,MapReduce 为 HBase 提供了高性能的计算能力,Zookeeper 为 HBase 提供了稳定服务和失败恢复机制 此外,Pig 和 Hive 还为 HBase 提供了高层语言支持, 使得在 HBase 上进行数据统计处理变的非常简单 Sqoop 则为 HBase 提供了方便的 RDBMS 数据导入功能, 方便数据迁移
6 课程提要 Hbase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
7 Hbase 使用场景和成功案例 HBase 被证实是一个强大的工具, 尤其是在已经使用 Hadoop 的场合 如今 HBase 已经是 Apache 顶级项目, 有着众多的开发人员和兴旺的用户社区 它成为一个核心的基础架构部件, 运行在世界上许多公司 ( 如 Facebook Twitter Adobe 等 ) 的大规模生产环境中 HBase 模仿了 Google 的 BigTable, 而最初 BigTable 被发明的原因是为了解决互联网搜索问题 : 存储互联网 搜索含有特定词语的文档, 需要查找索引, 该索引提供了特定词语和包含该词语的所有文档的映射 BigTable 和模仿出来的 HBase, 为这种文档库提供存储,BigTable 提供行级访问, 所以爬虫可以插入和更新单个文档 搜索索引可以基于 BigTable 通过 MapReduce 计算高效生成 如果结果是单个文档, 可以直接从 BigTable 取出 支持各种访问模式是影响 BigTable 设计的关键因素
8 Hbase 使用场景和成功案例 使用 BigTable 提供网络搜索结果
9 Hbase 使用场景和成功案例 HBase 设计初衷是用来存储互联网持续更新的网页副本, 但用在互联网相关的其他方面也是很合适的 例如,HBase 在社交网络公司内部和周围各种各样的需求中找到了用武之地 从存储个人之间的通信信息, 到通信信息分析,HBase 成为了 Facebook Twitter 等公司的关键基础设施 在这个领域,HBase 有 3 种主要使用场景 ( 但不限于这 3 种 ): 1. 抓取增量数据 使用 HBase 作为数据存储, 抓取来自各种数据源的增量数据, 如抓取用户交互数据, 以备之后进行分析 处理 2. 内容服务 传统数据库最主要的使用场合之一是为用户提供内容服务, 如 URL 短链接服务, 可以 HBase 为基础, 存储大量的短链接以及和原始长链接的映射关系 3. 信息交换 Facebook 的短信平台每天交换数十亿条短信,HBase 可以很好的满足该平台的需求 : 高的写吞吐量, 极大的表, 数据中心的强一直性
10 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
11 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 与以前的关系数据库存在很大的区别, 它是按照 BigTable 开发的, 是一个稀疏的 分布的 持续多维度的排序映射数组 HBase 基于列模式的映射数据库, 它只能表示很简单的键 - 数据的映射关系, 它大大简化了传统的关系数据库 两者区别如下 : 数据类型 :HBase 只有简单的字符串类型, 所有类型都由用户自己处理, 它只保存字符串 而关系数据库有丰富的类型选择和存储方式 数据操作 :HBase 操作只有很简单的插入 查询 删除 清空等, 表和表之间是分离的, 没有复杂的表和表之间的关系, 所以也不能也没有必要实现表和表之间的关联等操作 而传统的关系数据通常有各种各样的函数 连接操作 存储模式 :HBase 是基于列存储的, 每个列族都有几个文件保存, 不同列族的文件是分离的 传统的关系数据库是基于表格结构和行模式保存的 数据维护 :HBase 的更新正确来说应该不叫更新, 而且一个主键或者列对应的新的版本, 而它旧有的版本仍然会保留, 所以它实际上是插入了新的数据, 而不是传统关系数据库里面的替换修改 可伸缩性 :HBase 和 BigTable 这类分布式数据库就是直接为了这个目的开发出来的, 能够轻易的增加或者减少 ( 在硬件错误的时候 ) 硬件数量, 而且对错误的兼容性比较高 而传统的关系数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能
12 HBase 和传统关系数据库的对比分析 当前的关系数据库基本都是从上世纪 70 年代发展而来的, 它们基本都有以下的体系特点 : 面向磁盘存储和索引结构 ; 多线程访问 ; 基于锁的同步访问机制 ; 基于 log 记录的恢复机制 而 BigTable 和 HBase 之类基于列模式的分布式数据库, 更适应海量存储和互联网应用的需求, 灵活的分布式架构可以使其利用廉价的硬件设备就组建一个大的数据仓库, 而互联网应用就是以字符为基础的, BigTable 和 HBase 就针对这些应用而开发出来的数据库 由于其中的时间戳特性,BigTable 和 HBase 与生俱来就特别适合于开发 wiki archiveorg 之类的服务, 而 HBase 直接就是作为一个搜索引擎的一部分被开发出来的
13 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
14 HBase 访问接口 Native Java API: 最常规和高效的访问方式, 适合 Hadoop MapReduce 作业并行批处理 HBase 表数据 ; HBase Shell:HBase 的命令行工具, 最简单的接口, 适合 HBase 管理使用 ; Thrift Gateway: 利用 Thrift 序列化技术, 支持 C++,PHP,Python 等多种语言, 适合其他异构系统在线访问 HBase 表数据 ; REST Gateway: 支持 REST 风格的 Http API 访问 HBase, 解除了语言限制 ; Pig: 可以使用 Pig Latin 流式编程语言来操作 HBase 中的数据, 和 Hive 类似, 本质最终也是编译成 MapReduce Job 来处理 HBase 表数据, 适合做数据统计 ; Hive: 可以使用类似 SQL 语言来访问 HBase
15 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
16 HBase 数据模型 HBase 的索引是行关键字 列关键字和时间戳 每个值是一个不解释的字符数组, 数据都是字符串, 没有类型 用户在表格中存储数据, 每一行都有一个可排序的主键和任意多的列 由于是稀疏存储的, 所以, 同一张表里面的每一行数据都可以有截然不同的列 Row Key Timestamp URI Column Family Parser t3 url= title= 天天特价 r1 t2 t1 host=taobao.com r2 t5 url= content= 每天 t4 host=alibaba.com
17 HBase 数据模型 列名字的格式是 "<family>:<label>", 都是由字符串组成, 每一张表有一个 family 集合, 这个集合是固定不变的, 相当于表的结构, 只能通过改变表结构来改变 但是 label 值相对于每一行来说都是可以改变的 HBase 把同一个 family 里面的数据存储在同一个目录底下, 而 HBase 的写操作是锁行的, 每一行都是一个原子元素, 都可以加锁 所有数据库的更新都有一个时间戳标记, 每个更新都是一个新的版本, 而 HBase 会保留一定数量的版本, 这个值是可以设定的 客户端可以选择获取距离某个时间最近的版本, 或者一次获取所有版本
18 HBase 数据模型 在 HBase 数据模型中, 包括如下三个重要概念 : 行键 (Row Key):HBase 表的主键, 表中的记录按照行键排序 行键用来检索记录的主键 时间戳 (Timestamp): 每次数据操作对应的时间戳, 可看作是数据的版本号, 不同的版本是通过时间戳来进行索引的 列族 (Column Family): 表在水平方向有一个或者多个列族组成, 一个列族中可以由任意多个列组成, 即列族支持动态扩展, 无需预先定义列的数量以及类型, 所有列均以二进制格式存储, 用户需要自行进行类型转换
19 概念视图 一个表可以想象成一个大的映射关系, 通过主键, 或者主键 + 时间戳, 可以定位一行数据 ( 由于是稀疏数据, 所以某些列可以是空白 ) Row Key Time Stamp Column "contents:" Column "anchor:" Column "mime:" "com.cnn.www" t9 "anchor:cnnsi.com" "CNN" t8 "anchor:my.look.ca" "CNN.com" t6 "<html>..." "text/html" t5 "<html>..." t5 "<html>..." 上表是一个存储 Web 网页的范例列表片段 行名是一反向 URL contents 列族用来存放网页内容,anchor 列族存放引用该网页的锚链接文本 该主页被两个页面引用, 因此包含了 anchor:cnnsi.com 和 anchhor:my.look.ca 的列 每个锚链接只有一个版本 ( 由时间戳标识, 如 t9,t8);contents 列有三个版本, 分别由时间戳 t3,t5 和 t6 标识
20 物理视图 虽然从概念视图来看,HBase 中的每个表格是由很多行组成的, 但是, 在物理存储上面, 它是按照列来保存的 上述的概念视图应按如下形式存储 Row Key Time Stamp Column "contents:" Row Key Time Stamp Column "anchor:" "com.cnn.www" t6 "<html>..." "com.cnn. t9 "anchor:cnnsi.com" "CNN" t5 "<html>..." www" t8 "anchor:my.look.ca" "CNN.com" t3 "<html>..." 概念视图中空白的列实际不会被存储, 当请求这些空白的单元格的时候, 会返回 null 值 如果在查询的时候不提供时间戳, 那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据 ( 因为在存储的时候, 数据会按照时间戳排序 )
21 课程提要 Hbase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
22 HBase 的实现 HBase 的实现包括三个主要的功能组件 : 1. 库函数 : 链接到每个客户端 2. 一个 HMaster 主服务器 3. 许多个 HRegion 服务器 HRegion 服务器可以根据工作负载的变化, 从一个簇中动态地增加或删除 主服务器 HMaster 负责把 Hregion 分配到 HRegion 服务器, 进行 HRegion 服务器的负载均衡 每个 HRegion 服务器管理一个 HRegion 集合, 通常在每个 HRegion 服务器上, 会放置 10 到 1000 个 HRegion HRegion 服务器处理针对那些已经加载的 HRegion 而提出的读写请求, 并且会对过大的 HRegion 进行划分 客户端直接从 HRegion 服务器上读取数据, 并不依赖于主服务器 HMaster 来获得 HRegion 的位置信息, 所以在实际应用中, 主服务器负载很小
23 表和 HRegion 一个 HBase 中存储了许多表 每个表都是一个 HRegion 集合, 每个 HRegion 包含了位于某个域区间内的所有数据 HBase 中的表和 HRegion 的概念总结 : 表中的所有行都按照行键的字典序排列 表在行的方向上分割为多个 HRegion( 如右图所示 )
24 表和 HRegion HRegion 会按照大小进行分割, 每个表一开始只有一个 HRegion, 随着数据不断插入表,HRegion 不断增大, 当增大到一个阀值的时候, HRegion 就会等分成两个新的 HRegion 不同的 HRegion 会被 HMaster 分配给相应的 HRegionServer 进行管理
25 表和 HRegion HRegion 是 HBase 中分布式存储和负载均衡的最小单元 最小单元就表示不同的 HRegion 可以分布在不同的 HRegionServer 上, 但同一个 HRegion 是不会拆分到多个 HRegionServer 上的
26 表和 HRegion HRegion 虽然是分布式存储的最小单元, 但并不是底层存储的最小单元 事实上,HRegion 由一个或者多个 HStore 组成, 每个 HStore 保存一个列族 每个 HStrore 又由一个 memstore 和 0 至多个 HStoreFile 组成 HStoreFile 以 HFile 格式保存在 HDFS 上
27 HBase 三层结构 HBase 使用三层类似 B+ 树的结构来保存 HRegion 位置信息 : 1.Zookeeper 文件 : 它记录了 -ROOT- 表的位置信息, 即 root region 的位置信息 ; 2.-ROOT- 表 : 只包含一个 root region, 记录了.META. 表中的 region 信息 通过 root region, 我们就可以访问.META. 表的数据 3..META. 表 : 记录了用户表的 HRegion 信息,.META. 表可以有多个 HRegion, 保存了 HBase 中所有数据表的 HRegion 位置信息
28 课程提要 Hbase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
29 HBase 系统架构 下图是 HBase 的系统架构
30 Client Client 访问用户数据之前需要首先访问 Zookeeper, 然后访问 -ROOT- 表, 接着访问.META. 表, 最后才能找到用户数据的位置去访问, 中间需要多次网络操作, 不过 Client 端会做 cache 缓存 Client 包含访问 HBase 的接口,Client 维护着一些缓存来加快对 HBase 的访问, 比如 HRegione 的位置信息 HBase Client 使用 HBase 的 RPC 机制与 HMaster 和 HRegionServer 进行通信, 对于管理类操作,Client 与 HMaster 进行 RPC; 对于数据读写类操作,Client 与 HRegionServer 进行 RPC
31 Zookeeper Zookeeper 中除了存储 -ROOT- 表的地址和 HMaster 的地址, HRegionServer 也会把自己以 Ephemeral 方式注册到 Zookeeper 中, 使得 HMaster 可以随时感知到各个 HRegionServer 的健康状态 此外, Zookeeper 也避免了 HMaster 的单点问题 Zookeeper 的作用, 总结如下 : 保证任何时候, 集群中只有一个 HMaster; 存储所有 HRegion 的寻址入口 ; 实时监控 HRegionServer 的状态, 将 HRegionServer 的上线和下线信息实时通知给 HMaster; 存储 HBase 的 schema, 包括有哪些表, 每个表有哪些列族
32 HMaster HMaster 没有单点问题,HBase 中可以启动多个 HMaster, 通过 Zookeeper 的 Master Election 机制保证总有一个 HMaster 运行 HMaster 在功能上主要负责表和 HRegion 的管理工作 : 管理用户对表的增 删 改 查操作 ; 管理 HRegionServer 的负载均衡, 调整 HRegion 分布 ; 在 HRegion 分裂后, 负责新 HRegion 的分配 ; 在 HRegionServer 停机后, 负责失效 HRegionServer 上的 HRegion 的迁移
33 HRegionServer HRegionServer 主要负责响应用户 I/O 请求, 向 HDFS 文件系统中读写数据, 是 HBase 中最核心的模块
34 HStore HStore 存储是 HBase 存储的核心了, 由两部分组成, 一部分是 HMemStore, 一部分是 HStoreFile 用户写入的数据首先会放入 HMemStore, 当 HMemStore 满了以后会 Flush 成一个 HStoreFile 当 HStoreFile 文件数量增长到一定阈值, 会触发合并操作, 将多个 HStoreFile 合并成一个 HStoreFile 合并会形成越来越大的 HStoreFile, 当单个 HStoreFile 大小超过一定阈值后, 会触发分裂操作, 同时把当前 HRegion 分裂成 2 个 Hregion 在分布式系统环境中, 无法避免系统出错或者宕机, 因此一旦 HRegionServer 意外退出,HMemStore 中的内存数据将会丢失 这就需要引入 HLog, 当 HRegionServer 重启后进行数据恢复
35 HRegion 分配 任何时刻, 一个 HRegion 只能分配给一个 HRegionServer HMaster 记录了当前有哪些可用的 HRegionServer, 以及当前哪些 HRegion 分配给了哪些 HRegionServer, 哪些 HRegion 还没有分配 当存在未分配的 HRegion 时, 并且有一个 HRegionServer 上有可用空间时,HMaster 就给这个 HRegionServer 发送一个装载请求, 把 HRegion 分配给这个 HRegionServer HRegionServer 得到请求后, 就开始对此 HRegion 提供服务
36 HRegionServer 上线 Master 使用 Zookeeper 来跟踪 HRegionServer 的状态 当某个 HRegionServer 启动时, 会首先在 Zookeeper 上的 server 目录下建立代表自己的文件, 并获得该文件的独占锁 由于 HMaster 订阅了 server 目录上的变更消息, 当 server 目录下的文件出现新增或删除操作时,HMaster 可以得到来自 Zookeeper 的实时通知 因此, 一旦 HRegionServer 上线,HMaster 能马上得到消息
37 HRegionServer 下线 当 HRegionServer 下线时, 它和 Zookeeper 的会话断开,Zookeeper 而自动释放代表这台 server 的文件上的独占锁 而 HMaster 不断轮询 server 目录下文件的锁状态 如果 HMaster 发现某个 HRegionServer 丢失了它自己的独占锁 ( 或者 HMaster 连续几次和 HRegionServer 通信都无法成功 ),HMaster 就尝试去获取代表这个 HRegionServer 的读写锁, 一旦获取成功, 则表明 HRegionServer 和 Zookeeper 之间的网络断开了或是 HRegionServer 挂了 上述情况发生时,HRegionServer 都无法继续为它的 HRegion 提供服务了, 此时 HMaster 会删除 server 目录下代表这台 HRegionServer 的文件, 并将这台 HRegionServer 的 HRegion 分配给其它还活着的 HRegionServer 如果网络短暂出现问题导致 HRegionServer 丢失了它的锁, 那么 HRegionServer 重新连接到 Zookeeper 之后, 只要代表它的文件还在, 它就会不断尝试获取这个文件上的锁, 一旦获取到了, 就可以继续提供服务
38 HMaster 上线 HMaster 启动时, 需要执行以下步骤 : 1. 从 Zookeeper 上获取唯一一个代表该 HMaster 的锁, 用来阻止其它 HMaster 成为主服务器 ; 2. 扫描 Zookeeper 上的 server 目录, 获得当前可用的 HRegionServer 列表 ; 3. 和第二步中的每个 HRegionServer 通信, 获得当前已分配的 HRegion 和 HRegionServer 的对应关系 ; 4. 扫描.META. 中 HRegion 的集合, 计算得到当前还未分配的 HRegion, 将他们放入待分配 HRegion 列表
39 HMaster 下线 由于 HMaster 只维护表和 HRegion 的元数据, 而不参与表数据 IO 的过程,HMaster 下线, 仅导致所有元数据的修改被冻结 ( 无法创建删除表, 无法修改表的 schema, 无法进行 HRegion 的负载均衡, 无法处理 HRegion 上下线, 无法进行 HRegion 的合并, 唯一例外的是 HRegion 的分裂可以正常进行, 因为只有 HRegionServer 参与 ), 表的数据读写还可以正常进行 因此,HMaster 下线短时间内对整个 HBase 集群没有影响 从上线过程可以看到,HMaster 保存的信息全是可以冗余信息 ( 都可以从系统其它地方收集到或者计算出来 ), 因此, 一般 HBase 集群中总是有一个 HMaster 在提供服务, 还有一个以上的 HMaster 在等待时机抢占它的位置
40 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 的实现 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
41 HBase 存储格式 HBase 中的所有数据文件都存储在 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 上, 主要包括上述提出的两种文件类型 : HFile:HBase 中 KeyValue 数据的存储格式,HFile 是 Hadoop 的二进制格式文件, 实际上 HStoreFile 就是对 HFile 做了轻量级包装, 即 HStoreFile 底层就是 HFile HLog File:HBase 中 WAL(Write Ahead Log) 的存储格式, 物理上是 Hadoop 的顺序文件
42 HFile HFile 分为六个部分 : Data Block: 保存表中的数据, 这部分可以被压缩 Meta Block ( 可选的 ): 保存用户自定义的 key/value 对, 可被压缩 File Info:HFile 的元信息, 不被压缩, 用户可在这部分添加自己的元信息 Data Block Index:Data Block 的索引 Meta Block Index( 可选的 ):Meta Block 的索引 Trailer: 读取 HFile 时会首先读取 Trailer,Trailer 保存了每个段的起始位置 (Magic Number 用来做安全 check), 然后,DataBlock Index 会被读取到内存中, 这样当检索某个 key 时, 不需要扫描整个 HFile, 只需从内存中找到 key 所在的 block, 通过一次磁盘 io 将整个 block 读取到内存中, 再找到需要的 key
43 HFile HFile 里面的每个 Key/Value 对就是一个简单的 byte 数组 但是这个 byte 数组里面包含了很多项, 并且有固定的结构 如下图所示 : 开始是两个固定长度的数值, 分别表示 Key 的长度和 Value 的长度 紧接着是 Key, 开始是固定长度的数值, 表示 RowKey 的长度, 紧接着是 RowKey, 然后是固定长度的数值, 表示 Family 的长度, 然后是 Family, 接着是 Qualifier, 然后是两个固定长度的数值, 表示 Time Stamp 和 Key Type(Put/Delete) Value 部分没有这么复杂的结构, 就是纯粹的二进制数据了
44 HLogFile HLog 又称 WAL WAL 意为 Write Ahead Log, 类似 Mysql 中的 binlog, 用来做灾难恢复,HLog 记录数据的所有变更, 一旦数据修改, 就可以从 HLog 中进行恢复 每个 HRegion Server 维护一个 HLog, 而不是每个 HRegion 一个 这样不同 HRegion( 来自不同表 ) 的日志会混在一起, 这样做的目的是, 不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言, 可以减少磁盘寻址次数, 因此, 可以提高对表的写性能 带来的麻烦是, 如果一台 HRegionServer 下线, 为了恢复其上的 HRegion, 需要将 HRegionServer 上的 HLog 进行拆分, 然后分发到其它 HRegionServer 上进行恢复
45 HLogFile HLog 文件就是一个普通的 Hadoop 顺序文件 (Sequence File), 顺序文件的 Key 是 HLogKey 对象,HLogKey 中记录了写入数据的归属信息, 除了表和 HRegion 名字外, 同时还包括顺序号和时间戳 HLog 顺序文件的 Value 是 HBase 的 Key/Value 对象, 即对应 HFile 中的 Key/Value
46 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
47 读写数据 HBase 使用 HMemStore 和 HStoreFile 存储对表的更新 数据在更新时, 首先写入 HLog 和内存 (HMemStore) 中,HMemStore 中的数据是排序的, 当 HMemStore 累计到一定阈值时, 就会创建一个新的 HMemStore, 并且将老的 HMemStore 添加到 flush 队列, 由单独的线程 flush 到磁盘上, 成为一个 HStoreFile 与此同时, 系统会在 Zookeeper 中记录一个检查点, 表示这个时刻前的变更已持久化了 当系统出现意外时, 可能导致内存 (HMemStore) 中的数据丢失, 此时使用 HLog 来恢复检查点之后的数据 HStoreFile 是只读的, 一旦创建后就不可以再修改 因此 HBase 的更新其实是不断追加的操作 当一个 HStore 中的 HStoreFile 达到一定的阈值后, 就会进行一次合并, 将对同一个 key 的修改合并到一起, 形成一个大的 HStoreFile, 当 HStoreFile 的大小达到一定阈值后, 又会对 HStoreFile 进行分裂, 等分为两个 HStoreFile
48 读写数据 由于对表的更新是不断追加的, 处理读请求时, 需要访问 HStore 中全部的 HStoreFile 和 HMemStore, 将他们的按照行键进行合并, 由于 HStoreFile 和 HMemStore 都是经过排序的, 并且 HStoreFile 带有内存中索引, 合并的过程还是比较快的 写请求处理过程具体如下 : client 向 HRegionServer 提交写请求 ; HRegionServer 找到目标 HRegion; HRegion 检查数据是否与 schema 一致 ; 如果客户端没有指定版本, 则获取当前系统时间作为数据版本 ; 将更新写入 HLog; 将更新写入 HMemstore; 判断 HMemStore 的是否需要 flush 为 HStore 文件
49 课程提要 HBase 简介 HBase 使用场景和成功案例 HBase 和传统关系数据库的对比分析 HBase 访问接口 HBase 数据模型 HBase 系统架构 HBase 存储格式 读写数据 MapReduce on HBase
50 读写数据 在 HBase 系统上运行批处理运算, 最方便和实用的模型依然是 MapReduce HBase 提供了配套的 TableInputFormat 和 TableOutputFormat API, 可以方便地将 HBase Table 作为 Hadoop MapReduce 的 Source 和 Sink, 对于 MapReduce Job 应用开发人员来说, 基本不需要关注 HBase 系统自身的细节
51 主讲教师和助教 主讲教师 : 林子雨 单位 : 厦门大学计算机科学系 ziyulin@xmu.edu.cn 个人网页 : 数据库实验室网站 : 助教 : 赖明星 单位 : 厦门大学计算机科学系数据库实验室 2011 级硕士研究生 ( 导师 : 林子雨 ) mingxinglai@gmail.com 个人主页 : 欢迎访问 大数据技术基础 2013 班级网站 : 本讲义 PPT 存在配套教材 大数据技术基础, 请到上面网站下载
52 Department of Computer Science, Xiamen University, September, 2013
大数据技术原理与应用
分布式数据库厦门大学云计算与大数据研究中心 HBase 厦门大学云计算与大数据研究中心林子雨 2015 ziyulin@xmu.edu.cn 年版 大数据技术公开课 大数据概念 技术与应用 2015 年 10 月 13 日山东大学 第 4 讲分布式数据库 HBase 林子雨博士 / 助理教授厦门大学计算机科学系厦门大学云计算与大数据研究中心 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn 山东大学公开课主页
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分布式数据库厦门大学云计算与大数据研究中心 HBase 厦门大学云计算与大数据研究中心林子雨 2015 ziyulin@xmu.edu.cn 年版 大数据专题技术型公开课 第 2 讲分布式数据库 HBase 林子雨博士 / 助理教授厦门大学计算机科学系厦门大学云计算与大数据研究中心 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn 主页 :http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
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Hadoop 生 态 技 术 在 阿 里 全 网 商 品 搜 索 实 战 阿 里 巴 巴 - 王 峰 自 我 介 绍 真 名 : 王 峰 淘 宝 花 名 : 莫 问 微 博 : 淘 莫 问 2006 年 硕 士 毕 业 后 加 入 阿 里 巴 巴 集 团 淘 及 搜 索 事 业 部 ( 高 级 技 术 与 家 ) 目 前 负 责 搜 索 离 线 系 统 团 队 技 术 方 向 : 分 布 式 计 算
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分布式数据库厦门大学云计算与大数据研究中心 HBase 厦门大学云计算与大数据研究中心林子雨 2015 ziyulin@xmu.edu.cn 年版 大数据技术公开课 ( 专题技术型 ) 第 2 讲分布式数据库 HBase 林子雨博士 / 助理教授厦门大学计算机科学系厦门大学云计算与大数据研究中心 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn 主页 :http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
大数据技术基础
获取教材和讲义 PPT 等各种课程资料请访问 http://dblab.xmu.edu.cn/node/422 = 课程教材由林子雨老师根据网络资料编著 = 厦门大学计算机科学系教师林子雨编著 http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu 2013 年 9 月 1 / 38 前言 本教程由厦门大学计算机科学系教师林子雨编著, 可以作为计算机专业研究生课程 大数据技术基础 的辅助教材
目录 1 本期内容 HBase 简介 HBase 体系结构 Client Zookeeper HMaster HRegion HRegion Server
细细品味 Hadoop Hadoop 集群 ( 第 11 期 ) 精华集锦 csaxp http://www.xiapistudio.com/ 2012 年 3 月 17 日 目录 1 本期内容... 2 1.1 HBase 简介... 2 1.2 HBase 体系结构... 3 1.2.1 Client... 3 1.2.2 Zookeeper... 3 1.2.3 HMaster... 4 1.2.4
大数据技术基础（2013版）
大数据技术基础 厦门大学计算机科学系厦门大学计算机系林子雨 ziyulin@xmu.edu.cn 2013 年新版 2013 年 9 月修订版 厦门大学计算机科学系研究生课程 大数据技术基础 第 12 章 Google Spanner (2013 年新版 ) 林子雨 厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn 主页 :http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu
大数据技术基础（2013版）
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关 于 举 办 Hadoop 大 数 据 及 海 量 数 据 挖 掘 应 用 工 程 师 培 训 班 的 通 知 随 着 云 时 代 的 来 临, 大 数 据 技 术 将 具 有 越 来 越 重 要 的 战 略 意 义 大 数 据 分 析 与 挖 掘 技 术 已 经 渗 透 到 每 一 个 行 业 和 业 务 职 能 领 域, 逐 渐 成 为 重 要 的 生 产 要 素, 人 们 对 于 海 量 数
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Business & Operation 业 务 与 运 营 大 数 据 技 术 在 精 准 营 销 中 的 应 用 王 小 鹏 北 京 东 方 国 信 科 技 股 份 有 限 公 司 北 京 100102 摘 要 简 要 介 绍 主 流 的 大 数 据 技 术 架 构 和 大 数 据 挖 掘 技 术 ; 阐 述 大 数 据 技 术 在 精 准 营 销 与 维 系 系 统 建 设 中 的 应 用,
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大数据技术原理与应用
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培 训 机 构 介 绍 中 科 普 开 是 国 内 首 家 致 力 于 IT 新 技 术 领 域 的 领 航 者, 专 注 于 云 计 算 大 数 据 物 联 网 移 动 互 联 网 技 术 的 培 训, 也 是 国 内 第 一 家 开 展 Hadoop 云 计 算 的 培
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孟 祥 萍, 等 HBase 在 智 能 电 网 异 构 数 据 同 步 中 的 应 用 - 123 - 步 最 后, 对 异 构 数 据 同 步 到 数 据 中 心 的 性 能 进 行 了 测 试, 验 证 了 本 文 所 提 方 案 的 可 行 性, 在 探 索 未 来 智 能 电 网 大 数
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Reducing Client Incidents through Big Data Predictive Analytics
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大数据技术基础（2013版）
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XXXXXXXX http://cdls.nstl.gov.cn 2 26
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利用 Oracle Big Data Connectors 将 Hadoop 与 Oracle 集成 罗海雄甲骨文公司资深技术顾问 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights 以下内容旨在概述产品的总体发展方向 该内容仅供参考, 不可纳入任何合同 该内容不构成提供任何材料 代码或功能的承诺, 并且不应该作为制定购买决策的依据
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白 皮 书 英 特 尔 固 态 硬 盘 英 特 尔 以 太 网 融 合 网 络 英 特 尔 Hadoop* 发 行 版 软 件 应 用 大 数 据 技 术 获 得 近 实 时 分 析 巨 大 成 效 1 平 衡 的 基 础 设 施 使 工 作 负 载 完 成 时 间 从 4 小 时 缩 短 为 7 如 今, 基 于 广 泛 可 用 的 计 算 存 储 和 网 络 组 件 的 改 进, 商 业 学 术
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本 次 股 票 发 行 后 拟 在 创 业 板 市 场 上 市, 该 市 场 具 有 较 高 的 投 资 风 险 创 业 板 公 司 具 有 业 绩 不 稳 定 经 营 风 险 高 退 市 风 险 大 等 特 点, 投 资 者 面 临 较 大 的 市 场 风 险 投 资 者 应 充 分 了 解 创 业 板 市 场 的 投 资 风 险 及 本 公 司 所 披 露 的 风 险 因 素, 审 慎 做 出
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.. 3 N
1 .. 3 N9.. 4 5.. 6 7.. 8 20.. 21 23.. 24.. 25 26.. 27.. 28.. 29 2 (Cyber Café) Linux (LAN) Linux Public Home 3 K12LTSP K12LTSPFedora Core 4 (Linux)LTSP Linux (command line interface) (Graphical User Interface,
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