写在前面项目的日志模块中的日志数据都存储在 HBase 中,由于 HBase 只有 rowkey 这个一级索引的特性,为了方便对日志数据的个别字段进行查询,就需要额外创建二级索引之前参考了网络上非常多的二级索引实现方案,各种方案的思路都是大同小异,无非就是把查询字段和 rowkey 做一个关联,存储在 HBase / ES / MySQL 等等...
HBase也是采用写log的方式防止数据丢失,数据写内存的同时,同时也会写入HLog,HLog也是存储在HDFS上,写入HLog后才会认为数据写成功,某个regionserver挂掉之后,master将故障机器上的regions调度到别的regionserver上,regionserver通过回放HLog来恢复region的数据,恢复成功后,region重新上线,由于log是直接写在HDFS上,所以不用担...
五、Hbase基本介绍 HBase - Hadoop Database:是一个高可靠、高性能、 面向列、可伸缩的NoSQL数据 库(Key-Value类型) HBase基于H DFS作为其文件存储系统 HBase支持对海量数据的增删改查 1. 2. 3. 4.
HBase是Hadoop项目的一部分,而且是当年谷歌大数据三驾马车之一的BigTable方案的实现,因此绝对算得上是大数据时代最有代表性的技术之一了。 作为Hadoop系列产品之一,HBase也继承了Hadoop项目的最大优点,那就是对海量数据的支持,以及极强的横向(存储容量)扩展能力。和Redis类似,HBase也需要为每一行数据定义一个key,之后...
hbase是列数据库,是kv结构的,ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎,主要的优势在于快速搜索,HBase是数据库,优势在于存储数据,侧重点不同 MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从、Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎)。
1. 数据模型:HBase是一个基于列的数据库,数据以列族的形式存储在表中,可以动态地添加列。而ES是一个基于文档的数据库,数据以文档的形式存储在索引中,每个文档都有一个唯一的ID和一组字段。2...
2. ES + HBASE 如果要省去分库分表什么的,或许可以抛弃 MySQL ,选择分布式数据库,比如 HBASE , 对于这种 NOSQL 来说,存储能力海量,扩容 easy ,根据 rowkey 查询也很快。 以上思路都是经典的索引与数据存储隔离的方案了。 当然,摊子越大越容易出事,也会面临更多的问题。使用 ES 作索引层,数据同步、时序性、...
简介:系统设计之ES和Hbase的结合使用设计 这里分享一种设计方案,也是用了好久慢慢优化过来的,可以针对大数据场景下非实时的数据挑战,将读写彻底分离开来,利用大数据组件读取,其他数据库集群当作写入,然后同步数据给我们的大数据相关集群,比如ES和Hbase,其中部分业务核心字段,我们可以先利用ES强大的搜索效率去查询出对应的...
六、自研Elasticsearch+HBase+纯内存的查询引擎 架构演进到这里,看起来好像还不错,但是其实问题还是很多。因为到了这个阶段,系统遇到了另外一个较为严重的问题:冷数据存储,如果完全用MySQL来承载是很不靠谱的。冷数据的数据量是日增长不断增加,而且增速很快,每天都新增几千万。
腊八粥2018:HBase客户端源码:连接管理; 腊八粥2018:HBase客户端源码:ZKAsyncRegistry; 腊八粥2018:HBase客户端源码:AsyncProcess; 3.2 服务端-网络 腊八粥2018:HBase源码:网络层Netty与HMaster; 腊八粥2018:HBase源码:网络层Netty与HRegionServer; 3.3 服务端-DDL类请求 ...