文中可能涉及到的API: Hadoop/HDFS:http://hadoop.apache.org/common/docs/current/api/ HBase: http://hbase.apache.org/apido
文中可能涉及到的API:
Hadoop/HDFS:
HBase: ?overview-summary.html
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使用了HBase提供的Export与Import工具。
Export:
Import:
看到这两个类所在目录我们了解到,Export与Import的实质是MapReduce任务。
关于这两个工具API中写的很清楚:
Export an HBase table. Writes content to sequence files up in HDFS. Use Import to read it back in again.
将HBase的表导出为HDFS的sequence files。
Export如其名,只是导出工具,如何完成备份功能呢?
二、功能实验
测试过程涉及很多数据,这里仅提供重要结论:
1、Export是以表为单位导出数据的,若想完成整库的备份需要执行n遍。
2、Export在shell中的调用方式类似如下格式:
./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export 表名 备份路径 (版本号) (起始时间戳) (结束时间戳)
Export [-D
括号内为可选项,例如
./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export 'contentTbl' /home/codeevoship/contentBackup20120920 1 123456789
备份contentTbl这张表到/home/codeevoship/contentBackup20120920目录下(最后一级目录必须由Export自己创建),,版本号为1,备份记录从123456789这个时间戳开始到当前时间内所有的执行过put操作的记录。
注意:为什么是所有put操作记录?因为在备份时是扫描所有表中所有时间戳大于等于123456789这个值的记录并导出。如果是delete操作,则表中这条记录已经删除,扫描时也无法获取这条记录信息。
3、当不指定时间戳时,备份的就是当前完整表中的数据。
三、实施细节
1、如何在增量备份时体现出对数据的删除操作?
由于Export按时间戳备份只能反映出Put过的表项,若我在一个备份(增量包)时间区间内删除了某条已有记录,当数据库回档时,这条被删除的记录又会出现在我的表中。
因此,我将所有的删除操作替换为Put操作:
a、给每行数据添加了一个无效标志位,在删除记录时使用Put给该标志位写为1。
b、在单条查询时,根据rowKey取出记录后会根据这个标志位判断这条记录是否已被“删除”,以此决定是否返回这条记录。在多条查询时(scan),使用列值过滤器,过滤出所有这个标志位不为1的记录。(可参见我之前的《HBase 条件查询》 )
2、在备份过程中新增的数据是否会影响备份内容的准确性?
可以指定小于等于当前时刻的结束时间戳,以便将需要备份的数据范围明确。
3、如何备份到其他机器?
a、Export支持提供地址的备份。最简单的方法,直接把远端存储挂载到本地,然后使用本地路径。
b、使用API调用时,Path如果使用file:///home/codeevoship/backup,代表使用本地文件系统。若直接写为/home/codeevoship 代表使用HDFS层的路径。在使用Shell调用时则相反。
4、如何使用API调用?
通过MapReduce的Job:
先通过Export类提供的方法创建Job实例,再调用Job的()或(boolean verbose);异步与同步。
四、其他解决方案
1、HDFS层的HDFS Replication或DistCp
2、Cluster Replication

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。

toaddauserremotelytomysql、フォローステープ:1)connecttomysqlasroot、2)createanewuserwithremoteaccess、3)grantniverayprivileges、and4)flushprivileges.

tostorestringseffiedlyinmysql、choosetherightdatatypebasedonyourneadss:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usetextfor forlong-formtextcontent.4)useblobforborikedalikeimages

MySQLのBLOBおよびテキストデータ型を選択する場合、BLOBはバイナリデータの保存に適しており、テキストはテキストデータの保存に適しています。 1)BLOBは、写真やオーディオなどのバイナリデータに適しています。2)テキストは、記事やコメントなどのテキストデータに適しています。選択するときは、データプロパティとパフォーマンスの最適化を考慮する必要があります。

いいえ、Youは、usotherootuserinmysqlforyourproduct.instead、createpificusers withlimitedprivilegestoenhancesecurityandperformance:1)createanewuserwithastrongpassword、2)grantonlynlyneversearpermissionStothisuser、3)正規環境筋肉筋周辺の環境

mysqlstringdatatypesshouldbechosenbadedatacharacteristicsandusecases:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usebinaryorvarniaryforbinarydatalikecryptograpograpogrationckeys.4)使用


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