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HBase Region合并分析

1.概述 HBase中表的基本单位是Region,日常在调用HBase API操作一个表时,交互的数据也会以Region的形式进行呈现。一个表可以有若干个Region,今天笔者就来和大家分享一下Region合并的一些问题和解决方法。 2.内容 在分析合并Region之前,我们先来了解一下Region的体系结构,如下图所示: 从图中可知,能够总结以下知识点: HRegion:一个Region可以包含多个Store; Store:每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile; StoreFile:表数据真实存储的地方,HFile是表数据在HDFS上的文件格式。 如果要查看HFile文件,HBase有提供命令,命令如下: hbase hfile -p -f /hbase/data/default/ip_login/d0d7d881bb802592c09d305e47ae70a5/_d/7ec738167e9f4d4386316e5e702c8d3d 执行输出结果,如下图所示: 2.1 为什么需要合并Region 那为什么需要合并Region呢?这个需要从Region的Sp...

hadoop 各种概念整理

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xmt1139057136/article/details/82717144 Hadoop Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。 Hadoop解决哪些问题? 海量数据需要及时分析和处理 海量数据需要深入分析和挖掘 数据需要长期保存 海量数据存储的问题: 磁盘IO称为一种瓶颈,而非CPU资源 网络带宽是一种稀缺资源 硬件故障成为影响稳定的一...

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