2020-11-06 18:49发布
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Master主服务器
–(3)许多个Region服务器
•主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息,维护Region服务器列表,分配Region,负载均衡
•Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region,处理来自客户端的读写请求
•客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据,而是在获得Region的存储位置信息后,直接从Region服务器上读取数据
•客户端并不依赖Master,而是通过Zookeeper来获得Region位置信息,大多数客户端甚至从来不和Master通信,这种设计方式使得Master负载很小
• HBase 的实现包括三个主要的功能组件:
一、Master服务器:
•主服务器Master主要负责表和Region的管理工作:
–管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作
–实现不同Region服务器之间的负载均衡
–在Region分裂或合并后,负责重新调整Region的分布
–对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
Region服务器是HBase中最核心的模块,负责维护分配给自己的Region,并响应用户的读写请求
Region的定位:
•元数据表,又名.META.表,存储了Region和Region服务器的映射关系
•当HBase表很大时, .META.表也会被分裂成多个Region
•根数据表,又名-ROOT-表,记录所有元数据的具体位置
•-ROOT-表只有唯一一个Region,名字是在程序中被写死的
•Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置
客户端访问数据时的“三级寻址”
•为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题
•寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器,不需要连接Master服务器
HBase的三层结构中各层次的名称和作用:
层次
名称
作用
第一层
Zookeeper文件
记录了-ROOT-表的位置信息
第二层
-ROOT-表
记录了.META.表的Region位置信息
-ROOT-表只能有一个Region。通过-ROOT-表,就可以访问.META.表中的数据
第三层
.META.表
记录了用户数据表的Region位置信息,.META.表可以有多个Region,保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息
1.数据读写的过程:
•用户写入数据时,被分配到相应Region服务器去执行
•用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中
•只有当操作写入Hlog之后,commit()调用才会将其返回给客户端
•当用户读取数据时,Region服务器会首先访问MemStore缓存,如果找不到,再去磁盘上面的StoreFile中寻找
2. 缓存的刷新:
•系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中,清空缓存,并在Hlog里面写入一个标记
•每次刷写都生成一个新的StoreFile文件,因此,每个Store包含多个StoreFile文件
•每个Region服务器都有一个自己的HLog文件,每次启动都检查该文件,确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作;如果发现更新,则先写入MemStore,再刷写到StoreFile,最后删除旧的Hlog文件,开始为用户提供服务
3. StoreFile的合并
•每次刷写都生成一个新的StoreFile,数量太多,影响查找速度
•调用Store.compact()把多个合并成一个
•合并操作比较耗费资源,只有数量达到一个阈值才启动合并
3.1 Store工作原作原理
•Store是Region服务器的核心
•多个StoreFile合并成一个
•单个StoreFile过大时,又触发分裂操作,1个父Region被分裂成两个子Region
• 分布式环境必须要考虑系统出错。 HBase 采用 HLog 保证系统恢复
• HBase 系统为每个 Region 服务器配置了一个 HLog 文件,它是一种预写式日志( Write Ahead Log )
• 用户更新数据必须首先写入日志后,才能写入 MemStore 缓存,并且,直到 MemStore 缓存内容对应的日志已经写入
磁盘,该缓存内容才能被刷写到磁盘
• Zookeeper 会实时监测每个 Region 服务器的状态,当某个 Region 服务器发生故障时, Zookeeper 会通知 Master
• Master 首先会处理该故障 Region 服务器上面遗留的 HLog 文件,这个遗留的 HLog 文件中包含了来自多个 Region 对象
的日志记录
• 系统会根据每条日志记录所属的 Region 对象对 HLog 数据进行拆分,分别放到相应 Region 对象的目录下,再 将 失效
的 Region 重新分配到可用的 Region 服务器中,并把与该 Region 对象相关的 HLog 日志记录也发送给相应 Region 服务器
• Region 服务器领取到分配给自己的 Region 对象以及与之相关的 HLog 日志记录以后,会重新做一遍日志记录中的各
种 操作,把日志记录中的数据写入到 MemStore 缓存中,然后,刷新到磁盘的 StoreFile 文件中,完成数据恢复
• 共用日志优点:提高对表的写操作性能;缺点:恢复时需要分拆日志
FusionInsight HD HBase 默认使用什么作为其底层文件存储系统
从数据库管理系统角度来看,数据库自系统通常采用三级模式结构;这是数据库管理系统内部的系统结构。从数据库最终用户角度看,数据库系统的结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户/服务器、浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构等,这是数据库系统外部的体系结构。
Hbase是一个架构在Hdfs文件系统上的列式存储,是开源的,分布式,面向列的数据库。适合于非结构化数据存储的数据库。
Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,可以在廉价的PC Server搭建大规模结构化存储集群.
1,HBase位于Hadoop生态系统的结构化存储层。
2,HDFS作为其底层的文件存储
3,MapReduct为Hbase提供高性能的计算能力
4,Zookeeper为HBase提供了稳定的服务和failover的能力
可以调一下系统时间,使用date命令,一般节点掉了都是时间不同步。
Hbase安装与启动一,前言二,前期准备 2.1 文件下载 2.2 服务器准备三,配置文件配置 3.1 hbase-env.sh 3.2 hbase-site.xml 3.3 regionservers 3.4 将hbase的bin目录添加到环境变量 3.5 Hbase的官方配置文档四,Hbase服务启动 4.1 ...
首先介绍部署 HBase 之前需要做的准备工作,如 Java、SSH 和 Hadoop 这些先决条件的配置;然后介绍如何安装 HBase,以及如何配置集群中相关文件。同时需要注意的是,本节介绍的是分布式 HBase 集群的部署,在对一台机器修改配置文件后需要同步到集群中的所有...
HBase安装HBase的安装也分为三种,单机版、伪分布式、分布式。我们首先来安装单机版。单机版首先我们去官网下载好HBase的安装包;接下来,将压缩包解压缩到你想安装的目录(我解压到的是/app目录):tar -zxvf hbase-2.1.0-bin.tar.gz /app安装单机版很简...
HBase分布式数据库具有如下的显著特点:容量大:HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列:HBase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列存储,其数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态的增加列,并且可以单独对列进行...
1、查看单行记录:get '表名称', '行名称'2、查看表中的记录总数:count '表名称'3、查看表所有记录:scan 表名称4、查看表某个列所有记录:scan 表名称 , ['列名称:']5、查看有哪些表:list6、查看表结构:describe '表...
hbase与传统数据库的区别1.数据类型:Hbase只有简单的数据类型,只保留字符串;传统数据库有丰富的数据类型。2.数据操作:Hbase只有简单的插入、查询、删除、清空等操作,表和表之间是分离的,没有复杂的表和表之间的关系;传统数据库通常有各式各样的函数和连...
1、HBase写快读慢,HBase的读取时长通常是几毫秒,而Redis的读取时长通常是几十微秒。性能相差非常大。2、HBase和Redis都支持KV类型。但是Redis支持List、Set等更丰富的类型。3、Redis支持的数据量通常受内存限制,而HBase没有这个限制,可以存储远超内存大小...
启动HBase集群:bin/start-hbase.sh单独启动一个HMaster进程:bin/hbase-daemon.sh start master单独启动一个HRegionServer进程:bin/hbase-daemon.sh start regionserver
hbase的八大应用场景1、对象存储:我们知道不少的头条类、新闻类的的新闻、网页、图片存储在HBase之中,一些病毒公司的病毒库也是存储在HBase之中2、时序数据:HBase之上有OpenTSDB模块,可以满足时序类场景的需求3、推荐画像:特别是用户的画像,是一个比较...
1、频繁刷写我们知道Region的一个列族对应一个MemStore,假设HBase表都有统一的1个列族配置,则每个Region只包含一个MemStore。通常HBase的一个MemStore默认大小为128 MB,见参数hbase.hregion.memstore.flush.size。当可用内存足够时,每个MemStore可以分配...
避免HBase经常split,产生不必要的资源消耗,提高HBase的性能。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成,Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1,一般在生产环境中我们都会手动给Table提前做 预分区,使用合适的分区策略创建好一定数量的分区并使分区均匀分布在不同regions...
关于每个regionserver节点分区数量大致合理的范围,HBase官网上也给出了定义:Generally less regions makes for a smoother running cluster (you can always manually split the big regions later (if necessary) to spread the data, or re......
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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Master主服务器
–(3)许多个Region服务器
•主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息,维护Region服务器列表,分配Region,负载均衡
•Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region,处理来自客户端的读写请求
•客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据,而是在获得Region的存储位置信息后,直接从Region服务器上读取数据
•客户端并不依赖Master,而是通过Zookeeper来获得Region位置信息,大多数客户端甚至从来不和Master通信,这种设计方式使得Master负载很小
• 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Master主服务器
–(3)许多个Region服务器
•主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息,维护Region服务器列表,分配Region,负载均衡
•Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region,处理来自客户端的读写请求
•客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据,而是在获得Region的存储位置信息后,直接从Region服务器上读取数据
•客户端并不依赖Master,而是通过Zookeeper来获得Region位置信息,大多数客户端甚至从来不和Master通信,这种设计方式使得Master负载很小
一、Master服务器:
•主服务器Master主要负责表和Region的管理工作:
–管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作
–实现不同Region服务器之间的负载均衡
–在Region分裂或合并后,负责重新调整Region的分布
–对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
二、Region服务器
Region服务器是HBase中最核心的模块,负责维护分配给自己的Region,并响应用户的读写请求
Region的定位:
•元数据表,又名.META.表,存储了Region和Region服务器的映射关系
•当HBase表很大时, .META.表也会被分裂成多个Region
•根数据表,又名-ROOT-表,记录所有元数据的具体位置
•-ROOT-表只有唯一一个Region,名字是在程序中被写死的
•Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置
客户端访问数据时的“三级寻址”
•为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题
•寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器,不需要连接Master服务器
HBase的三层结构中各层次的名称和作用:
层次
名称
作用
第一层
Zookeeper文件
记录了-ROOT-表的位置信息
第二层
-ROOT-表
记录了.META.表的Region位置信息
-ROOT-表只能有一个Region。通过-ROOT-表,就可以访问.META.表中的数据
第三层
.META.表
记录了用户数据表的Region位置信息,.META.表可以有多个Region,保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息
1.数据读写的过程:
•用户写入数据时,被分配到相应Region服务器去执行
•用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中
•只有当操作写入Hlog之后,commit()调用才会将其返回给客户端
•当用户读取数据时,Region服务器会首先访问MemStore缓存,如果找不到,再去磁盘上面的StoreFile中寻找
2. 缓存的刷新:
•系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中,清空缓存,并在Hlog里面写入一个标记
•每次刷写都生成一个新的StoreFile文件,因此,每个Store包含多个StoreFile文件
•每个Region服务器都有一个自己的HLog文件,每次启动都检查该文件,确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作;如果发现更新,则先写入MemStore,再刷写到StoreFile,最后删除旧的Hlog文件,开始为用户提供服务
3. StoreFile的合并
•每次刷写都生成一个新的StoreFile,数量太多,影响查找速度
•调用Store.compact()把多个合并成一个
•合并操作比较耗费资源,只有数量达到一个阈值才启动合并
3.1 Store工作原作原理
•Store是Region服务器的核心
•多个StoreFile合并成一个
•单个StoreFile过大时,又触发分裂操作,1个父Region被分裂成两个子Region
HBase的日志系统HLog:
• 分布式环境必须要考虑系统出错。 HBase 采用 HLog 保证系统恢复
• HBase 系统为每个 Region 服务器配置了一个 HLog 文件,它是一种预写式日志( Write Ahead Log )
• 用户更新数据必须首先写入日志后,才能写入 MemStore 缓存,并且,直到 MemStore 缓存内容对应的日志已经写入
磁盘,该缓存内容才能被刷写到磁盘
HLog的工作原理:
• Zookeeper 会实时监测每个 Region 服务器的状态,当某个 Region 服务器发生故障时, Zookeeper 会通知 Master
• Master 首先会处理该故障 Region 服务器上面遗留的 HLog 文件,这个遗留的 HLog 文件中包含了来自多个 Region 对象
的日志记录
• 系统会根据每条日志记录所属的 Region 对象对 HLog 数据进行拆分,分别放到相应 Region 对象的目录下,再 将 失效
的 Region 重新分配到可用的 Region 服务器中,并把与该 Region 对象相关的 HLog 日志记录也发送给相应 Region 服务器
• Region 服务器领取到分配给自己的 Region 对象以及与之相关的 HLog 日志记录以后,会重新做一遍日志记录中的各
种 操作,把日志记录中的数据写入到 MemStore 缓存中,然后,刷新到磁盘的 StoreFile 文件中,完成数据恢复
• 共用日志优点:提高对表的写操作性能;缺点:恢复时需要分拆日志
FusionInsight HD HBase 默认使用什么作为其底层文件存储系统
从数据库管理系统角度来看,数据库自系统通常采用三级模式结构;这是数据库管理系统内部的系统结构。从数据库最终用户角度看,数据库系统的结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户/服务器、浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构等,这是数据库系统外部的体系结构。
–(1)库函数:链接到每个客户端
–(2)一个Master主服务器
–(3)许多个Region服务器
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Master主服务器
–(3)许多个Region服务器
•主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息,维护Region服务器列表,分配Region,负载均衡
•Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region,处理来自客户端的读写请求
•客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据,而是在获得Region的存储位置信息后,直接从Region服务器上读取数据
•客户端并不依赖Master,而是通过Zookeeper来获得Region位置信息,大多数客户端甚至从来不和Master通信,这种设计方式使得Master负载很小
Hbase是一个架构在Hdfs文件系统上的列式存储,是开源的,分布式,面向列的数据库。适合于非结构化数据存储的数据库。
Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,可以在廉价的PC Server搭建大规模结构化存储集群.
1,HBase位于Hadoop生态系统的结构化存储层。
2,HDFS作为其底层的文件存储
3,MapReduct为Hbase提供高性能的计算能力
4,Zookeeper为HBase提供了稳定的服务和failover的能力
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HBase分布式数据库具有如下的显著特点:容量大:HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列:HBase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列存储,其数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态的增加列,并且可以单独对列进行...
1、查看单行记录:get '表名称', '行名称'2、查看表中的记录总数:count '表名称'3、查看表所有记录:scan 表名称4、查看表某个列所有记录:scan 表名称 , ['列名称:']5、查看有哪些表:list6、查看表结构:describe '表...
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1、HBase写快读慢,HBase的读取时长通常是几毫秒,而Redis的读取时长通常是几十微秒。性能相差非常大。2、HBase和Redis都支持KV类型。但是Redis支持List、Set等更丰富的类型。3、Redis支持的数据量通常受内存限制,而HBase没有这个限制,可以存储远超内存大小...
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1、频繁刷写我们知道Region的一个列族对应一个MemStore,假设HBase表都有统一的1个列族配置,则每个Region只包含一个MemStore。通常HBase的一个MemStore默认大小为128 MB,见参数hbase.hregion.memstore.flush.size。当可用内存足够时,每个MemStore可以分配...
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HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成,Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1,一般在生产环境中我们都会手动给Table提前做 预分区,使用合适的分区策略创建好一定数量的分区并使分区均匀分布在不同regions...
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