hbase存储相关浅析

Hbase存储相关介绍

Region Server: 不同Region数据互斥（Table+StartKey+Time）；Region数量不能低于集群节点数量

数据的高可用：内存

通过HLog及MemStore实现数据的高可用，具体设计如下：

HLog（WAL：预写日志===binlog，解决高可用、远程备份）：HLog是WAL的实现，HLogKey、HLogSyncer(异步刷日志到H)、HLogRoller（生成新的Hlog、删除多余的Hlog）

MemStore：默认64M，每个列族对应一个Store（含一个MemStore及不定数StoreFile）

不可靠数据的持久化：落盘

通过StoreFile进行数据固化，StoreFile重点涉及Hfile及HBase Compaction的处理；刷磁盘的触发方式包含3种方式。

StoreFile

HFile：存储的最小单元；Data Block存Key-Val（KeyLength、ValueLength、Key、Value），删除是逻辑删除，不会真的删除

HBase Compaction：将小的StoreFile合并成大的StoreFile，包括MinorCompaction、MajorCompaction两类

触发方式

(1) flush操作（整个regin的StoreFile都会执行）;

(2) 手动触发

(3) 后台线程周期检查触发（文件数超过阈值；最早更新时间是否超出某个值

设置hbase.hregion.majorcompaction及hbase.hregion.majorcompaction.jitter，在指定闭区别）

【hbase.hregion.majorcompaction-hbase.hregion.majorcompaction*hbase.hregion.majorcompaction.jitter，hbase.hregion.majorcompaction+hbase.hregion.majorcompaction*hbase.hregion.majorcompaction.jitter】

分类

(1) MinorCompaction：耗时相对较短，小的相邻的StoreFile合并

(2) MajorCompaction：耗时长，合并成一个StoreFile，会删除三类数据：ttl过期数据、版本号超过设定的版本数的数据（设置了version数的前提下）、被删除的数据（自动触发的配置在生产环境经常被禁掉，改手动操作--触发的是MajorCompaction）

数据存储过程

数据查询过程

Hbase的具体操作

前置

namespace对应mysql的db

创建带namespace（ns1）的表（t1）

create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

创建使用默认namespace的多个列族的表（f1、f2、f3）

create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'} 等价于 create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'

创建带配置的表

create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}

create 't1', {NAME => 'f1', CONFIGURATION => {'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '10'}}

带拆分信息的表

hbase> create 'ns1:t1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

hbase> create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => 'splits.txt', OWNER => 'johndoe'

hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}, METADATA => { 'mkey' => 'myvalue' }

hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using

hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname)

hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit', REGION_REPLICATION => 2, CONFIGURATION => {'hbase.hregion.scan.loadColumnFamiliesOnDemand' => 'true'}}

hbase> create 't1', {NAME => 'f1', DFS_REPLICATION => 1}

Hbase的表结构

Table= RowKey + Family + Column + Timestamp + Value（ RowKey + Family + Column + Timestamp） → Value

Row Key

Row key行键可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。

列族 (column family)

hbase表中的每个列都归属于某个列族。列族是表的chema的一部分(列不是)；

列族必须在使用表之前定义；

列名都以列族作为前缀（例如courses:history ， courses:math 都属于 courses 这个列族）

时间戳

HBase中通过row和columns确定的cell为存储单元；

每个 cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引；

时间戳的类型是 64位整型：可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值（精确到毫秒的当前系统时间）；时间戳也可以由客户显式赋值

每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。

为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供两种数据版本回收方式：保存数据的最后n个版本；保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

对Hbase而言，表结构设计会对系统的性能以及开销上造成很大的区别;

Rowke排序+Column排序进行存储

hbase shell操作

数据存表中

put ‘t1’ ，‘col_f’, 'val-取值'

查看表中所有数据

scan ‘表名’

查询表中一行数据

get '表名', 'rowkey'

查询表中一行的指定列

get 'table name', ‘rowid’, {COLUMN => ‘column family:column name ’}

删除一行中所有cell

deleteall ‘

’, ‘’

使用 delete 命令，可以在一个表中删除特定cell

delete ‘’, ‘’, ‘’, ‘’

手工合并hfile

compact 't1'

查看表结构

describe 't1' / desc 't1'

修改表结构（修改表结构必须先disable）

alter 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}

disable 'test1'

alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}

enable 'test1'

分配权限

语法 grant

参数后面用逗号分隔

权限用五个字母表示："RWXCA".其中分别表示READ('R'), WRITE('W'), EXEC('X'), CREATE('C'), ADMIN('A')例如，给用户‘test'分配对表t1有读写的权限，hbase(main)> grant 'test','RW','t1'

查看权限

语法：user_permission

# 例如，查看表t1的权限列表hbase(main)> user_permission 't1'

收回权限

与分配权限类似，

语法：revoke

# 例如，收回test用户在表t1上的权限revoke 'test','t1'

Region管理

1）移动region

语法：move 'encodeRegionName', 'ServerName'

encodeRegionName指的regioName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表

示例

hbase(main)>move'4343995a58be8e5bbc739af1e91cd72d','db-41.xxx.xxx.org,60020,1390274516739'

2）开启/关闭region

语法：balance_switch true|false

hbase(main)>balance_switch

3）手动split

语法：split 'regionName', 'splitKey'

4）手动触发major compaction

Compact all regions in a table:

#hbase> major_compact't1'

Compact an entire region:

#hbase> major_compact'r1'

Compact a single column family within a region:

#hbase> major_compact'r1','c1'

Compact a single column family within a table:

#hbase> major_compact't1','c1'

配置管理及节点重启

1）修改hdfs配置

hdfs配置位置：/etc/hadoop/conf，同步hdfs配置

cat/home/hadoop/slaves|xargs -i -t scp /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml hadoop@{}:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

#关闭：

cat/home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{} "sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf stop datanode"

#启动：

cat/home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{} "sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf start datanode"

2）修改hbase配置

同步hbase配置

cat/home/hadoop/hbase/conf/regionservers|xargs -i -t scp /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml hadoop@{}:/home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml

# graceful重启

cd~/hbase

bin/graceful_stop.sh--restart --reload --debug inspurXXX.xxx.xxx.org

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date -d "-1 month" +%F 以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。野路子解决：假设当天日期大于15号
mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql 中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法：１、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHP smarty sae
对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为： 01 $path
《教父》系列台词 dcj3sjt126com
Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。 If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone. 不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库, linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置 tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
Git排除目录 geeksun git
在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1. 针对单一工程排除文件这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下以下假设你的脚本文件名为 test。 2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
第八章流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginx lua coroutine
流量复制在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
电商系统商品表设计 lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sql mysql
　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。　　 phpMyAdmin数据库导入出错：　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
Tomcat性能调优方案 Sobfist apache jvm tomcat 应用服务器
一、操作系统调优对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。【适用场景】任何项目。二、Java虚拟机调优应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构 xml
1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一

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