HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。与传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce进行处理。 1. 逻辑存储模型 - 行(Row): 行键是HBase中唯一标识数据行的键,设计为能够快速定位数据的哈希值或时间序列。 - 列族(Column Family): 列族是数据存储的基本单位,允许高效的数据存储和查询。 - 列(Column): 在列族下定义具体的列,例如“Name”和“Alias”。 - 时间戳(Timestamp): 用于标识同一行中不同版本的数据。 2. 物理存储模型 - HRegion: 表数据增长时,HBase会将表分成多个HRegion。 - HRegionServer: 负责存储和处理分配给它的HRegion。 - HLog: 记录所有HRegionServer的写操作,以确保数据持久性。 3. HBase总体架构组件 - HMaster: 管理全局的HBase集群,负责HRegion的分配。
Apache_Hadoop_HBase_概述
相关推荐
HBase详解,Apache HBase参考指南
HBase详解,Apache HBase参考指南,深入解析HBase的核心概念和技术细节。通过详细的指南,了解HBase的架构、功能以及如何在实际应用中实现最佳性能。帮助读者全面掌握HBase的使用方法与技巧。
Hbase
3
2024-07-12
Apache HBase 参考指南
这份指南深入讲解了 Apache HBase,这是一个开源的、分布式的、版本化的 NoSQL 数据库,构建于 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)之上。指南内容涵盖 HBase 架构、数据模型、操作指南以及最佳实践。
Hbase
4
2024-05-12
Apache HBase™参考指南
Apache HBase™参考指南提供了关于使用手册的详细信息,适用版本为1.2.5。它是Apache HBase™的官方指导文档,帮助用户深入理解和有效使用这一关键技术。
Hbase
0
2024-08-03
HBase指南概述
HBase是一个开源的分布式、面向列的数据库,为结构化数据提供高效的随机读/写访问。它建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,利用其高容错性和大规模数据存储能力。HBase采用面向列的存储方式,通过将数据分布在多个节点上实现水平扩展,能够处理PB级的数据量。与传统的关系型数据库相比,HBase更适合于非结构化或半结构化的海量数据处理,并且支持动态列,无需预定义模式即可存储数据。它具有高可扩展性、高可靠性和高性能的特点,是Apache Hadoop生态系统的重要组成部分。
Hbase
0
2024-08-13
Apache Atlas Embedded-HBase-Solr
Apache Atlas是用于数据管理和治理的开放源码平台,它包含了几个组件,其中包括Embedded-HBase-Solr。Embedded-HBase-Solr是一个嵌入式HBase和Solr服务,它为Atlas提供数据存储和搜索功能。
Hadoop
4
2024-05-13
DbVisualizer连接Apache HBase详细指南
DbVisualizer是一款强大的数据库管理工具,支持连接多种数据库系统,包括分布式NoSQL数据库Apache HBase。详细介绍了如何配置DbVisualizer连接到HBase的步骤,包括设置正确的JDBC驱动、配置连接信息和验证连接的步骤。通过添加适当的JDBC驱动类到DbVisualizer的类路径中,并输入正确的HBase JDBC URL,你可以开始在DbVisualizer中执行SQL查询,浏览和操作HBase表。此外,压缩包中还包含了实际操作界面的截图,帮助用户更直观地完成配置过程。
Hbase
0
2024-07-30
Apache HBase 2.1.5 API文档下载
Apache HBase 2.1.5 API文档以chm格式提供,是官方离线资源。
Hbase
0
2024-08-17
Apache Hadoop 3.3.4 版本
Apache Hadoop 是一款用于分布式计算的开源软件,提供可靠且可扩展的解决方案。该软件包包含 Hadoop 3.3.4 版本,并提供文件系统 HDFS 和 MapReduce 引擎等组件。您可根据需要使用此版本进行分布式计算和海量数据处理。
Hadoop
3
2024-05-12
Apache Hadoop 之 Avro
Avro 是一种数据序列化系统,专为支持大规模数据交换的应用而设计。其核心特性在于:
二进制序列化: Avro 采用二进制序列化方式,能够高效、快速地处理海量数据。
动态语言友好: Avro 提供的机制使得动态语言能够轻松处理 Avro 数据。
Hadoop
2
2024-05-15