hbase图文详解及一些算法

2017-09-19 749

hbase 介绍

一、简介

1. Hbase的由来

hbase是bigtable的开源山寨版本。
是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
大：一个表可以有上亿行，上百万列
面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。
稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。

二、逻辑视图

HBase以表的形

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Hbase简介和基本用法

一、简介 history started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital HBase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level project and Hbase becomes subproject 2008.10 Hbase 0.18,0.19 released hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表...

2017-09-19

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本文讲的是反思 | 分布式框架是必须的吗，【编者的话】本文主要讲述了通过规范化处理流程，可以使用相同的处理流程来处理流式或者批量处理任务，例如Hadoop和Storm，从而提高重用性。当有人问起该如何处理大数据问题时，他们总是被指引到现存的产品中，例如Hadoop或者Storm。虽然这些产品非常棒，但也引发了一些问题。首先，就我个人的经验来看，为了获得最佳的处理结果，你必须使用这些框架首选的语言或者虚拟机编写你的代码，典型的就是JVM。当语言或者虚拟机不适用时，就意味着你必须重写你的代码来适应这些框架。同样，像Hadoop和Storm这两种框架所做的事情非常不一样，这就给代码的重用增加了更大的困难。如果你想做流式和批量处理分析，你就需要这两种框架。当然，有些方法能够做到这一点，但我不清楚这种方法是否有更多的选择性，或者这种方法是否很难进行维持。目前，我正在使用一个分布式系统并且它没有使用任何上述技术。这个分布式系统运行的很好，虽然它不完美，但是它的确实现了。这就引发我思考分布式框架是否是必须的。实际上，MapReduce和Streaming框架的真正区别是什么？数据通过不同的处理...

2017-09-19

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