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hbaseregion的分裂过程,hbase的分区如何均匀分布
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以下对HBase的描述中,哪些选项是正确的?
A是错的,hbase是面向列的存储 D hbase可扩展性和海量数据存储,恰恰可以用在高并发场景。
关于hbase存储模型的描述正确的有四个。应用在FusionInsightHD的上层应用。HFS封装了Hbase与HDFS的接口。为上层应用提供文件存储、读取、删除等功能。HFS是:Hbase的独立模块。MapReduce与HBase没有关系:MapReduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算。
关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现;运行于HDFS文件系统之上;HBase是一个开源的非关系型分布式数据库;主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。数据模型:HBase采用列式存储模型,数据被组织成行和列的形式,每一行都有一个唯一的行键来标识。
mapreduce与hbase的关系,描述正确的是MapReduce可以直接访问HBase及两者不是强关联关系,没有MapReduce,HBase可以正常运行。MapReduce和HBase是Hadoop生态系统中的两个重要组件,它们各自扮演着不同的角色,但彼此之间存在密切的关系。
MapReduce和HBase的关系,正确的描述是:两者不是强关联关系,没有MapReduce,HBase可以正常运行,MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
HBase宕机恢复-SplitWAL
1、测试环境正常,生产环境下,时不时出现HRegionServer挂掉的情况, 而HMaster正常。 重启Hbase之后,短时间内恢复正常,然而一段时间之后,再次出现RegionServer挂掉的情况。 因此,我们决定对此故障进行深入排查,找出故障原因。
2、HBase 运行在 HDFS 上,HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复,同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制。
3、In-Memory KV Store : Redis in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。
4、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能,客户端进行DML语句的时候,都是先跟ZK交互。 RegionServer管理了很多的Region(表),RegionServer里面的WAL(HLog)是预写入日志,功能是防止内存中的数据没有来的及落盘时丢失。
HBase调优:预分区与行键设计
一个regionserver可以管理的region数量和列族数量与每个列族缓存的大小有关,计算公式如下:我这里只分了三个region,用hbase shell命令创建表,设置预分区数量为3 下图中,可以看到,预分区以后,数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上,避免了热点问题。
必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象。rowkey:行键设计的三个原则唯一必须在设计上保证其唯一性。
HBase 在创建表的时候,会自动为表分配一个Region,当一个 Region 达到拆分条件时(shouldSplit 为 true),HBase 中该 Region 将会进行 split,分裂为2个 Region,以此类推。表在进行 split 的时候,会耗费很多的资源,有大量的 io 操作,频繁的分区对 HBase 的性能有很大的影响。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库,它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据,并提供高可靠性、高性能的读写操作。它采用了分布式存储和计算的方式,可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。
2、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 的数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态地增加列,并且可以单独对列进行各种操作。
3、HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase。尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法,但事实上大多数解决方案,特别是一些关系类型的,在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。
4、非关系型数据库,列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类,其特点是列式存储。
hmaster的主要作用是
HMaster: 管理用户对表的增删改查操作 HRegionServer:HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据 HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元,可以理解成一个Table HStore:HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
客户端访问这些数据的时候通过Hmaster ,每个Hregion 服务器都会和Hmaster 服务器保持一个长连接,Hmaster 是HBase 分布式系统中的管理者,他的主要任务就是要告诉每个Hregion 服务器它要维护哪些Hregion。
/hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中,HMaster 会定期去清理。
Bulk Load处理由两个主要步骤组成:生成HFile文件 Bulk Load的第一步会执行一个Mapreduce作业,其中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件:StoreFile。HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region。
hbase虚拟分布式模式需要多少个节点
所以,HBase在表的设计上会有很严格的要求。
HBase的设计使得它能够轻松地扩展到数千个节点,从而支持大规模的数据存储和处理。 **实时读/写能力**:尽管HBase是一个分布式系统,但它仍然具有相当快的读写速度。这对于需要实时数据访问的应用程序来说是非常重要的。
hadoop伪分布式:一个节点。单机模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统。默认情况下,Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。hadoop完全分布式:3个及以上的实体机或者虚拟机组件的机群。
并且,如果集群出现问题,其中存活的机器必须大于n+1台,否则leader就无法获得多数server的支持,系统就自动挂掉,所以一般是3个或者3个以上节点。ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。
所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。hbase运行方式:standalonedistrubited 单节点和伪分布式?单节点:单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景:存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成,按行健字母顺序排序的存储。
如图所示,Hbase构建在HDFS之上,hadoop之下。其内部管理的文件全部存储在HDFS中。与HDFS相比两者都具有良好的容错性和扩展性,都可以 扩展到成百上千个节点。但HDFS适合批处理场景,不支持数据随机查找,不适合增量数据处理且不支持数据更新。Hbase是列存储的非关系数据库。
关于hbaseregion的分裂过程和hbase的分区如何均匀分布的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。