大数据课程G2——Hbase的基本架构

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据课程G2——Hbase的基本架构。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn              地址:广东惠州

 ▲ 本章节目的

⚪ 掌握Hbase的基本架构;

⚪ 掌握Hbase的读写流程;

⚪ 掌握Hbase的设计与优化;

一、基本架构

1. HRegion

1. 在HBase中,会将一个表从行键方向上进行切分,切分成1个或者多个HRegion。

2. 切分之后,每一个HRegion都会交给某一个HRegionServer来进行管理。

3. 一个表至少会包含1个HRegion,可以包含多个HRegion。

4. 在HBase中,行键是有序的,因此从行键方向上来进行的切分,所以HRegion之间的数据是不交叉的。

5. 因为HRegionServer会交给HRegionServer来管理,并且HRegion之间的数据相互不交叉,所以保证请求不会集中于某一个节点上而是会分散到不同的节点上。

6. 随着运行时间的推移,HRegion管理的数据会不断增多,达到指定条件的时候,会自动的进行分裂。

7. 每一个HRegion包含1个到多个HStore,HStore的数量由列族的数量来决定。

8. 每一个HStore都会包含1个memStore以及包含0到多个StoreFile/HFile。

大数据课程G2——Hbase的基本架构,大数据,hbase,数据库

2. Zookeeper的作用 

1. 在HBase中,Zookeeper充当了注册中心。

2. 当HBase启动之后,会自动的在Zookeeper上来注册一个/hbase节点。

3. 当Active HMaster启动之后,会自动的在Zookeeper上注册一个临时节点/hbase/master - 当Active HMaster宕机之后,这个临时节点就会消失,此时Zookeeper就会从Backup HMasters中选择最早注册的节点来切换为Active状态。

4. 当Backup HMaster启动之后,会自动的在Zookeeper的/hbase/backup-masters节点上注册一个临时子节点。

5. 当HRegionServer启动之后,也会自动的在Zookeeper的/hbase/rs节点下来注册子节点。

3. HMaster

1. 在HBase中,允许用户在任意一台安装了HBase的节点上来启动HMaster,理论上不限制HMaster的数量。

2. HMaster启动命令:

hbase-daemon.sh start master

3. 在HBase中,如果启动了多个HMaster,那么HMaster之间就会分为Active和Backup两种状态。

4. 如果启动多个HMaster,那么最先注册到Zookeeper上的HMaster就会成为Active状态,后注册到Zookeeper上的HMaster就会成为Backup状态。

5. 当Active HMaster接收到请求之后,需要考虑将数据同步给其他的Backup HMasters。同步的节点数量越多,此时效率就会越低。

6. 因此在HBase中,虽然理论上不限制HMaster的个数,但是实际过程中,HMaster的个数一般不会超过3个:1个Active HMaster+2个Backup HMasters。

7. Active HMaster会实时监控Zookeeper上/h文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628012.html

到了这里,关于大数据课程G2——Hbase的基本架构的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 分布式数据库HBase

    HBase是一个高可靠、高性能、 面向列 、可伸缩的分布式数据库,是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和把结构化的松散数据。 HBase的目标是处理非常庞大的表,可以通过水平扩展的方式,利用 廉价计算机集群 处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。

    2024年02月09日
    浏览(55)
  • 【大数据】分布式数据库HBase

    目录 1.概述 1.1.前言 1.2.数据模型 1.3.列式存储的优势 2.实现原理 2.1.region 2.2.LSM树 2.3.完整读写过程 2.4.master的作用 本文式作者大数据系列专栏中的一篇文章,按照专栏来阅读,循序渐进能更好的理解,专栏地址: https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12631789.html?spm=1001.2014.3001.5482 当

    2024年04月27日
    浏览(46)
  • 使用IDEA连接hbase数据库

     Hbase是安装在另一台LINUX服务器上的,需要本地通过JAVA连接HBase数据库进行操作。由于是第一次接触HBase,过程当中百度了很多资料,也遇到了很多的问题。耗费了不少时间才成功连接上。特记录下过程当中遇到的问题。 JAVA连接HBase代码如下: 首先通过POM将需要的JAR包导入。

    2024年02月03日
    浏览(87)
  • HBase的数据库与HadoopEcosyste

    HBase是一个分布式、可扩展、高性能、高可用性的列式存储系统,基于Google的Bigtable设计。HBase是Hadoop生态系统的一个重要组成部分,与Hadoop HDFS、MapReduce、ZooKeeper等产品密切相关。本文将从以下几个方面进行深入探讨: 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤

    2024年02月20日
    浏览(41)
  • 大数据NoSQL数据库HBase集群部署

    目录 1.  简介 2.  安装 1. HBase依赖Zookeeper、JDK、Hadoop(HDFS),请确保已经完成前面 2. 【node1执行】下载HBase安装包 3. 【node1执行】,修改配置文件,修改conf/hbase-env.sh文件 4. 【node1执行】,修改配置文件,修改conf/hbase-site.xml文件 5. 【node1执行】,修改配置文件,修改conf/regi

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • HBase的数据库安全与权限管理

    HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统,基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分,可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase具有高可靠性、高性能和高可扩展性等特点,适用于大规模数据存储和实时数据处理。 在现代企业中,数据安全和权限管

    2024年02月20日
    浏览(43)
  • HBase的数据库容量规划与优化

    HBase的数据库容量规划与优化 HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统,基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分,可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase适用于大规模数据存储和实时数据访问场景,如日志处理、实时统计、搜索引擎等。 在实际

    2024年02月20日
    浏览(42)
  • HBase的数据库备份与恢复策略

    HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统,基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分,可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase具有高可用性、高可扩展性和高性能等优势,适用于大规模数据存储和实时数据处理。 在实际应用中,数据备份和恢复是

    2024年02月19日
    浏览(56)
  • 大数据NoSQL数据库HBase集群部署——详细讲解~

    HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。 和Redis一样,HBase是一款KeyValue型存储的数据库。 不过和Redis设计方向不同 Redis设计为少量数据,超快检索 HBase设计为海量数据,快速检索 HBase在大数据领域应用十分广泛,现在我们来在node1、node2、node3上部署H

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • HBase的数据库设计模式与实践

    HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统,基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分,可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase适用于大规模数据存储和实时数据访问的场景,如日志记录、实时数据分析、实时搜索等。 在现实应用中,HBase的数据库设

    2024年02月20日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包