HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源
HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。
HBase特性:
1 高可靠性
2 高效性
3 面向列
4 可伸缩
5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群
HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下:
Google HBase
文件存储系统 GFS HDFS
海量数据处理 MapReduce Hadoop MapReduce
协同服务管理 Chubby Zookeeper
HBase关系图:
HBase位于结构化存储层,围绕HBase,各部件对HBase的支持情况:
Hadoop部件 作用
HDFS 高可靠的底层存储支持
MapReduce 高性能的计算能力
Zookeeper 稳定服务和failover机制
Pig&Hive 高层语言支持,便于数据统计
Sqoop 提供RDBMS数据导入,便于传统数据库向HBase迁移
访问HBase的接口
方式 特点 场合
Native Java API 最常规和高效 Hadoop MapReduce Job并行处理HBase表数据
HBase Shell 最简单接口 HBase管理使用
Thrift Gateway 利用Thrift序列化支持多种语言 异构系统在线访问HBase表数据
Rest Gateway 解除语言限制 Rest风格Http API访问
Pig Pig Latin六十编程语言处理数据 数据统计
Hive 简单,SqlLike
HBase 数据模型
组成部件说明:
Row Key: Table主键 行键 Table中记录按照Row Key排序
Timestamp: 每次对数据操作对应的时间戳,也即数据的version number
Column Family: 列簇,一个table在水平方向有一个或者多个列簇,列簇可由任意多个Column组成,列簇支持动态扩展,无须预定义数量及类型,二进制存储,用户需自行进行类型转换
Table&Region
1. Table随着记录增多不断变大,会自动分裂成多份Splits,成为Regions
2. 一个region由[startkey,endkey)表示
3. 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
两张特殊表:-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息,同时,.META.也可以有多个region
-ROOT- 记录.META.表的Region信息,但是,-ROOT-只有一个region
Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
客户端访问数据的流程:
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表
多次网络操作,不过client端有cache缓存
HBase 系统架构图
组成部件说明
Client:
使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Client与HMaster进行通信进行管理类操作
Client与HRegionServer进行数据读写类操作
Zookeeper:
Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中,HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster:
HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行
主要负责Table和Region的管理工作:
1 管理用户对表的增删改查操作
2 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
3 Region Split后,负责新Region的分布
4 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer上Region迁移
HRegionServer:
HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据
HRegionServer管理一些列HRegion对象;
每个HRegion对应Table中一个Region,HRegion由多个HStore组成;
每个HStore对应Table中一个Column Family的存储;
Column Family就是一个集中的存储单元,故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效
HStore:
HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
MemStore是Sorted Memory Buffer。用户写入数据的流程:
Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
由此过程可知,HBase只是增加数据,有所得更新和删除操作,都是在Compact阶段做的,所以,用户写操作只需要进入到内存即可立即返回,从而保证I/O高性能。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ホットトピック









