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HBase原理–所有Region切分的细节都在这里了

Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的?这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么?Region切分的切分点在哪里?如何切分才能最大的保证Region的可用性?如何做好切分过程中的异常处理?切分过程中要不要将数据移动?等等,这篇文章将会对这些细节进行基本的说明,一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解,另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBase的实现方案。 Region切分触发策略 在最新稳定版(1.2.6)中,HBase已经有多达6种切分触发策略。当然,每种触发策略都有各自的适用场景,用户可以根据业务在表级别选择不同的切分触发策略。常见的切分策略如下图: ConstantSizeRegionSplitPolicy:0.94版本前默认切分策略。这是最容易理解但也最容易产生误解的切分策略,从字面意思来看,当region大小大于某个阈值(hbase.hregion.max.filesize)之后就会触发切分,实际上并不...

采用Hadoop的关键 小处开始大数据之旅

文章讲的是 采用Hadoop的关键 小处开始大数据之旅, 作为大数据技术的典范,Hadoop一直为采用大数据的企业祝福并诅咒着。Hadoop功能强大,却非常复杂,这使得很多企业都宁愿等待更容易的东西问世,再推出大数据项目。 等待已经结束。Hadoop在稳步前进,来自诸如Hortonworks和Cloudera等厂商显著的易用性增强,使得Hadoop的学习曲线已经减少了一半。企业正越来越多拥抱大数据和Hadoop,目的是从基本的ETL工作负载迁移到先进的数据分析。 但更多人不知道的是,企业使用Hadoop处理大数据的诀窍,其实就是从小处着手。 小?这似乎是与Hadoop关系不大的一个词。但它完全符合大数据的现实。我们往往谈论Hadoop在PB级和ZB级数据的优势,但大部分企业其实并不具备PB级规模的问题。至少,他们现在还不清楚怎么去管理这种级别的问题。 相反,大数据咨询公司NewVantage Partners的一项调查显示,企业首先关注的是掌握新类型的非结构化数据。Gartner证实了这一点,它指出:“许多组织发现大数据的多样性比大体量或实时性的挑战更大。” 因此,聪明的Hadoop厂...

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