在HBase中,每当memstore的数据flush到磁盘后,就形成一个storefile,当storefile的数量越来越大时,会严重影响HBase的读性能 ,HBase内部的compact处理流程是为了解决MemStore Flush之后,storefile数太多,导致读数据性能大大下降的一种自我调节手段,它会将文件按照策略进行合并,提升HBase的数据读性能。 作用 合并文件 清除删除...
1、zk保存了hbase集群的元数据信息 存储 Hbase 的 schema,包括有哪些 table,每个 table 有哪些 column family 2、zk保存所有hbase表的寻址入口 后期通过客户端接口去操作hbase数据的时候,需要连接上zk集群 存贮所有 Region 的寻址入口—-root 表在哪台服务器上 3、通过引入了zk之后,实现了整个hbase集群高可用 4...
HBase是一个列式存储数据库,数据按列族聚簇存储在存储文件(StoreFile)中,在逻辑视图上面有些列是空白的,空白的列单元格不会被存储,当请求这些空白的单元格时,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,数据会按照时间戳来排序。 (1)HBase中表按照...
1、概述:Hbase的优缺点和适用场景 优点:HBase 底层基于HDFS存储,高可用、高扩展、强一致性,支持上亿级别数据 10亿数据 性能测试结果 1. 写性能:集群吞吐量最大可以达到70000+ ops/sec,延迟在几个毫秒左右。网络带宽是主要瓶颈,如果将千兆网卡换成万兆网卡,吞吐量还可以继续增加,甚至达到目前吞吐量的两倍。 2. ...
从图中可以看出 HBase 是由 Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS 等几个组件组成,下面来介绍一下几个组件的相关功能: 1、Client Client 包含了访问 HBase 的接口,另外 Client 还维护了对应的 cache 来加速 HBase 的访问,比如 cache 的.META.元数据的信息。
HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,目标是存储并处理大型的数据。 HBase 是 Google Bigtable 的开源实现,不同之处在于:Google Bigtable 使用 GFS 作为其文件存储系统, HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统;Google Bigtable 利用 Chubb...
HBase是一个典型的非关系型的数据库(NoSQL)。它是运行在Hadoop Distributed File System上的,基于行的,提供带有容错机制的存储,能够快速访问大量的稀疏数据。它还添加了事务处理能力到Hadoop中,允许用户更新,插入和删除。它是基于Google的Big Table白皮书在Hadoop上的实现。抽象...
用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile),当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFiles合并成一个StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除 HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的,这使得用户的...
HBase 的数据模型 HBase 里边也有表、行和列的概念。一行数据由一个行键和一个或多个相关的列以及它的值所组成。在 HBase 里边,定位一行数据会有一个唯一的值,这个叫做行键(RowKey),HBase 的列都得归属到列族(Column Family,列的属性类别)中。 我们再放点具体的值去看看,就更加容易看懂了: 再画一个我们...