快上网专注成都网站设计 成都网站制作 成都网站建设
成都网站建设公司服务热线：028-86922220

网站建设知识

十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队

量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后，网站问题一站解决

（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统

本篇接着6.1 继续讲HBase。

专业成都网站建设公司，做排名好的好网站，排在同行前面，为您带来客户和效益!创新互联公司为您提供成都网站建设，五站合一网站设计制作，服务好的网站设计公司，成都做网站、网站建设负责任的成都网站制作公司!

    

4. Hbase容错与恢复

（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统 

每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复

Hbase容错性：

1) Master容错：Zookeeper重新选择一个新的Master

l 无Master过程中，数据读取仍照常进行；

l 无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行；

2) RegionServer容错：定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer

3) Zookeeper容错：Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例

Region定位流程：

（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统 

寻找RegionServer过程：ZooKeeper--> -ROOT-(单Region)--> .META.--> 用户表

1) -ROOT-

l 表包含.META.表所在的region列表，该表只会有一个Region；

l Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。

2) .META.

l 表包含所有的用户空间region列表，以及RegionServer的服务器地址。

5. Hbase基础操作

1) 进入hbase shell console

$HBASE_HOME/bin/hbase shell

表的管理：

2) 查看有哪些表

list

3) 创建表

# 语法：create

, {NAME => , VERSIONS => }

 

# 例如：创建表t1，有两个family name：f1，f2，且版本数均为2

> create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}

4) 删除表

# 分两步：首先disable，然后drop

 

# 例如：删除表t1

> disable 't1'

> drop 't1'

5) 查看表的结构

# 语法：describe

 

# 例如：查看表t1的结构

> describe 't1'

6) 修改表结构

# 修改表结构必须先disable

 

# 语法：alter 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}

 

# 例如：修改表test1的cf的TTL为180天

> disable 'test1'

> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}

> enable 'test1'

权限管理：

1) 分配权限

# 语法 : grant

参数后面用逗号分隔

# 权限用五个字母表示： "RWXCA".

# READ('R'), WRITE('W'), EXEC('X'), CREATE('C'), ADMIN('A')

 

# 例如，给用户‘test'分配对表t1有读写的权限，

> grant 'test','RW','t1'

2) 查看权限

# 语法：user_permission

 

# 例如，查看表t1的权限列表

> user_permission 't1'

3) 收回权限

# 与分配权限类似，语法：revoke

 

# 例如，收回test用户在表t1上的权限

> revoke 'test','t1'

表数据的增删改查：

1) 添加数据

# 语法：put

,,,,

 

# 例如：给表t1的添加一行记录：rowkey是rowkey001，family name：f1，column name：col1，value：value01，timestamp：系统默认

> put 't1','rowkey001','f1:col1','value01'

2) 查询数据——查询某行记录

# 语法：get

,,[,....]

 

# 例如：查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值

> get 't1','rowkey001', 'f1:col1'

# 或者：

> get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'}

 

# 查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值

hbase(main)> get 't1','rowkey001'

3) 查询数据——扫描表

# 语法：scan

, {COLUMNS => [ ,.... ], LIMIT => num}

# 另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能

 

# 例如：扫描表t1的前5条数据

> scan 't1',{LIMIT=>5}

4) 查询表中的数据行数

# 语法：count

, {INTERVAL => intervalNum, CACHE => cacheNum}

# INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度

 

# 例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500

> count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}

5) 删除数据——删除行中的某个列值

# 语法：delete

, ,   , ,必须指定列名

 

# 例如：删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据

> delete 't1','rowkey001','f1:col1'

6) 删除数据——删除行

# 语法：deleteall

, ,   , ，可以不指定列名，删除整行数据

 

# 例如：删除表t1，rowk001的数据

> deleteall 't1','rowkey001'

7) 删除数据——删除表中的所有数据

# 语法： truncate

# 其具体过程是：disable table -> drop table -> create table

 

# 例如：删除表t1的所有数据

> truncate 't1'

Region管理：

1) 移动Region

# 语法：move 'encodeRegionName', 'ServerName'

# encodeRegionName指的regioName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表

 

# 示例

>move '4343995a58be8e5bbc739', 'db-41.xxx.xxx.org,60020,139'

2) 开启/关闭region

# 语法：balance_switch true|false

hbase(main)> balance_switch

3) 手动split

# 语法：split 'regionName', 'splitKey'

4) 手动触发major compaction

#语法：

#Compact all regions in a table:

> major_compact 't1'

#Compact an entire region:

> major_compact 'r1'

#Compact a single column family within a region:

> major_compact 'r1', 'c1'

#Compact a single column family within a table:

> major_compact 't1', 'c1'

（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统


    此时你已经学会了安装hadoop集群，了解了HDFS文件系统，MapReduce计算框架和Zookeeper协作服务（Zookeeper数据模型、访问控制、应用场景），今天学完了HBase，下一篇我们介绍hadoop的数据库工具——Hive。

如何用4个月学会Hadoop开发并找到年薪25万工作？

 

免费分享一套17年最新Hadoop大数据教程和100道Hadoop大数据必会面试题。

因为链接经常被和谐，需要的朋友请加微信 ganshiyun666 来获取最新下载链接，注明“51CTO”

 

教程已帮助300+人成功转型Hadoop开发，90%起薪超过20K，工资比之前翻了一倍。

百度Hadoop核心架构师亲自录制

内容包括0基础入门、Hadoop生态系统、真实商业项目实战3大部分。其中商业案例可以让你接触真实的生产环境，训练自己的开发能力。

（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统


网页标题：（第6.2篇）大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统
文章链接：http://6mz.cn/article/ijjhpp.html

其他资讯