关于HBase Region的一些基本概念
最近发现HBase官方文档里面关于region的内容写的很清晰,所以尝试把其中和region的基本概念有关的内容做了翻译和简单的补充。关于Region的split/compact等操作的相关内容网上已经很多了,所以这些方面本文不涉及,只对region的概念和状态图这两部分内容做了搬运。如果需要了解更多内容可以自行阅读原文。Region是HBase中管理数据的一个单位,日常的运维中有相当一部分和region有关,把region的一些基本概念搞清楚还是很有意义的。
Region的概念
Region是HBase中表数据分布和访问的基本单位。这句话有两层含义:
(1)从数据的逻辑概念来说,表按照rowkey范围划分为不同的region,region按照列族划分为不同的store,store中包含memstore和storefile。如下图:
(2
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HBase2.0 Observer的一些改动
最近需要把一个1.x的Observer移植到HBase2.0,发现2.0里面Observer接口和1.x相比还是有不少不一样的地方。所以简单在jira里面看了一下,把遇到的几个改动点的来龙去脉看了一下。从log来看,2.0里面Observer的调整还是比较多的,有一些是和其他特性相关联的改动,一篇文章很难整理的全面,所以这里只列出我遇到的一些改动。相信这些问题会有一定的代表性。 HBASE-17732 Coprocessor Design Improvements在这个issue里面针对1.x里面coprocessor存在的一些问题,对coprocessor的设计做了大的调整。大部分的调整都不涉及接口,但是由于把Coprocessor和Observer之间的继承关系改成了组合关系,所以coprocessor的代码需要做相应的调整。 1
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Kafka+Flink 实现准实时异常检测系统
1.背景介绍 异常检测可以定义为“基于行动者(人或机器)的行为是否正常作出决策”,这项技术可以应用于非常多的 行 业中,比如金融场景中做交易检测、贷款检测;工业场景中做生产线预警;安防场景做入侵检测等等。 根据业务要求的不同,流计算在其中扮演着不同的角色:既可以做在线的欺诈检测,也可以做决策后近实时 的 结果分析、全局预警与规则调整等。 本文先介绍一种准实时的异常检测系统。 所谓准实时,即要求延迟在100ms以内。 比如一家银行要做一个实时的交易检测,判断每笔交易是否是正 常 交易:如果用户的用户名和密码被盗取,系统能够在盗取者发起交易的瞬间检测到风险来决定是否冻结这 笔 交 易。 这 种场景对实时性的要求非常高,否则会阻碍用户正常交易,所以叫做准实时系统。 由于行动者可能会根据系统的结果进行调整,所以规则也会更新,流计算和离
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