hbase专题
Hive和Hbase的区别
Hive 和 HBase 都是 Hadoop 生态系统中的重要组件，它们都能处理大规模数据，但各自有不同的适用场景和设计理念。以下是两者的主要区别： 1. 数据模型 Hive：Hive 类似于传统的关系型数据库 (RDBMS)，以表格形式存储数据。它使用 SQL-like 语言 HiveQL 来查询和处理数据，数据通常是结构化或半结构化的。HBase：HBase 是一个 NoSQL 数据库，基
简单Hbase 分页方案
简单Hbase分页方案 网上大多数分页方案分为从服务端分页或者从客户端分页 服务端分页方式主要利用PageFilter过滤器，首先太复杂，其次针对集群的兼容性不是很好，作者利用服务端分页+客户端分页结合方式给出一种简单易行的中间方案。 1.利用PageFilter过滤器从服务端分页,过滤出所需要的最大条数， 注：作者认为大多数用户不会进行太深的翻页，假设pageSize=5,客户饭100页一共
Hbase Filter+Scan 查询效率优化
Hbase Filter+Scan 查询效率问题 众所周知，Hbase利用filter过滤器查询时候会进行全表扫描，查询效率低下，如果没有二级索引，在项目中很多情况需要利用filter,下面针对这种情况尝试了几种优化的方案，仅供参考，欢迎交流。 根据业务要求，作者需要根据时间范围搜索所需要的数据，所以作者设计的rowKey是以时间戳为起始字符串的。 正确尝试： 1.scan 设置 开始行和结
Hbase 查询相关用法
Hbase 查询相关用法 public static void main(String[] args) throws IOException {//Scan类常用方法说明//指定需要的family或column ，如果没有调用任何addFamily或Column，会返回所有的columns； // scan.addFamily(); // scan.addColumn();// scan.se
【Hbase 数据操作】HBase基础和数据导入
创建表hbase_test有两个列族CF1和CF2 向表中添加数据，在向HBase的表中添加数据的时候，只能一列一列的添加，不能同时添加多列。 create 'hbase_test',{NAME=>'cf1'},{NAME=>'cf2'}put 'hbase_test', '001','cf1:name','liz';put 'hbase_test', '001','cf1:age','1
【Hive Hbase】Hbase与Hive的区别与联系
问题导读： Hive与Hbase的底层存储是什么？ hive是产生的原因是什么？ habase是为了弥补hadoop的什么缺陷？ 共同点： 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别： 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目
HBase实践 | 数据人看Feed流-架构实践
背景 Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。我们常见的Feed流场景有： 手淘，微淘提供给消费者的首页商品信息，用户关注店铺的新消息等微信朋友圈，及时获取朋友分享的信息微博，粉丝获取关注明星、大V的信息头条，用户获取系统推荐的新闻、评论、八卦 关于Feed流的架构设计，包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人
HBase实践 | HBase TB级数据规模不停机迁移最佳实践
背景 有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移 支持场景 HBase大版本升级， 1.x升级2.x集群配置升级，8核16G升级为16核32G集群网络环境变更，经典网络迁移到VPC异地跨机房迁
HBase抗战总结 | 阿里巴巴HBase高可用8年抗战回忆录
前言 2011年毕玄和竹庄两位大神将HBase引入阿里技术体系，2014年接力棒转到东8区第一位HBase commiter天梧手中，多年来与淘宝、旺旺、菜鸟、支付宝、高德、大文娱、阿里妈妈等几乎全BU合作伙伴携手共进，支撑了双十一大屏、支付宝账单、支付宝风控、物流详情等核心业务。2018年双十一，HBase全天处理请求2.4万亿行，单集群吞吐达到千万级别。从一个婴儿成长为青年，阿里HBase
快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。 背景 快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求, 快手基于HBase自主研发了支持bitmap转
ZooKeeper在HBase集群中的作用
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ ZooKeeper作为分布式协调组件，在大数据领域的其他分布式组件中往往扮演着重要的辅助角色，因此我们就算不单独去研究ZooKeeper，也短不了要接触它。本文就以最典型的HBase为例，简要介绍ZooKeeper为HBase
HBase的系统架构全视角解读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ HBase的构成 物理上来说，HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是：Region server，HBase HMaster，ZooKeeper。 其中Region server负责数据的读写服务。
HBASE列族不能太多的真相
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对 应了table中的一个region，HRegion中由多 个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个column fa
Sorry！Hbase的LSM Tree就是可以为所欲为！
我们先抛出一个问题： LSM树是HBase里使用的非常有创意的一种数据结构。在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tr
Hbase性能优化百科全书
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的
大数据面试通关手册｜Hbase面试题（二）
⭐⭐欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339⭐⭐欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ，欢迎留言交流！⭐⭐本文由【王知无】原创，首发于 CSDN博客！⭐⭐本文首发CSDN论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 技术背景 起源于谷歌旧三篇论文中bigtable。 设计目的 为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有
大数据面试通关手册｜Hbase面试题(一)
⭐⭐欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339 ⭐⭐欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ，欢迎留言交流！ ⭐⭐本文由【王知无】原创，首发于 CSDN博客！ ⭐⭐本文首发CSDN论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 1.Hbase调优 HBase高可用 在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServ
上帝视角Hbase二级索引方案全解析
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”面试“获取更多惊喜 什么是二级索引 Coprocessor 协处理器类型 Coprocessor方案(Phoenix等） Phoenix二级索引特点 非Coprocessor方案 Lily HBase Indexer CDH Search 其他方案 什么是二级索引 HBase中的一级索引指数据在写入region时，会根据rowkey
Hbase2.x新特性Hbase常见问题性优化小总结
在很早之前，我曾经写过两篇关于Hbase的文章： 《Hbase性能优化百科全书》 《Hbase FAQ热门问答小集合》 如果你没有看过，推荐收藏看一看。另外，在我的CSDN有专门的HBase专栏可以系统学习,参考： 《Hbase专栏》 https://blog.csdn.net/u013411339 本文在上面文章的基础上，新增了更多的内容，并且增加了Hbase2.x版本的新功能。
Hbase实施方案估算方法
Hbase 实施方案估算方法： 按照查询平均响应时间为 100ms ，并发查询请求 300 次 / 秒为标准进行估算 单个 regionserver 单线程每秒处理请求个数为 1 秒 /100 毫秒 =10 个请求 由于 regionserver 和数据节点部署在同一台主机上，通过 yarn 进行资源分配，假设分配 5 个 cpu 核则单个 regionserver 每秒处理请
HBase-HLog分析
HLog的全部实现在包: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal 中 相关的配置为 参数名默认值含义hbase.regionserver.hlog.enabledtrue是否启用WALhbase.regionserver.hlog.writer.implSequenceFileLogWriterHLog.Writer实现类hbase.regionse
HBase-HFile分析
HFile的整体结构图如下: 整个HFile分四部分: 1.可以被迭代器扫描的部分，如数据块 2.不被迭代器扫描到的部分，如中间层索引 3.直接加载到内容的部分，如根索引，文件信息 4.尾部文件块部分，通过尾文件块找到根索引，再由索引定位中间索引以及叶索引，最后找到需要的数据。 需要注意的是第三点中，直接被加载到内存的部分，如根索引，文件信息，这部分的内容对于一个正确的HFile实现来说就
HBase-线程调整
read线程数量 ipc.server.read.threadpool.size 默认为10 取数据 get 'test','aa1',{COLUMN=>'cf',TIMESTAMP=>5} 指定的ts不存在则返回空