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hadoop——hbase

一:hbase介绍: 1.介绍: hbase,hadoop家族一员,是一个开源的,分布式的,面向对象,非结构化数据的存储系统。 hbase存储基于列而不基于行。而且存储的是松散型数据模式。 Hbase 就是 NoSQL 中卓越的一员,Hbase 提供了键值 API,承诺强一致性,所以客户端能够在写入后马上看到数据。 HBase 依赖 Hadoop 底层分布式存储机制,因此能够运行在多个节点组成的集群上,并对客户端应用代码透明,从而对每个开发人员来说设计和开发 Hbase 的大数据项目变得简单易行。 Hbase 被设计来处理 TB 到 PB 级的数据,并针对该类海量数据和高并发访问做了优化,作为 Hadoop 生态系统的一部分,它依赖 Hadoop 其他组件提供的重要功能,如 DataNode 数据冗余和 MapReduce 批注处理。 2.hbase特征: 存储在hdfs上; 基于列存储的分布式数据库; 实时大规模的读写数据; 没有真正的索引,行顺序索引,无索引膨胀问题; 自动分区,表增长时,自动分区到新的节点; 线性拓展和区域会自动平衡,运行RegionServer,达到负载均衡的目...

SparkConf加载与SparkContext创建(源码阅读二)

紧接着昨天,我们继续开搞了啊。。 1、下面,开始创建BroadcastManager,就是传说中的广播变量管理器。BroadcastManager用于将配置信息和序列化后的RDD、Job以及ShuffleDependency等信息在本地存储。紧接着blockManager的创建后创建。如下: 随之我们继续深入看这个broadcastManager是怎么创建与实现的。 可以看到,在initialize()初始化方法调用以后,通过utils.classForName反射生成工厂实例broadcastFactory,可以配置属性spark.broadcast.factory指定,默认为org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory。广播变量与非广播变量都是以broadcastFactory工厂实现的。 2、接下来,开始创建缓存管理器CacheManager。CacheManager用于缓存RDD某个分区计算后的中间结果,缓存计算结果发生在迭代计算的时候,那么它是怎么实现的呢。我们继续深入~ 我们可以看到,在创建cacheManager对象...

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