阅读量:6
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！
目前已经更新到了：
- Hadoop
- HDFS
- MapReduce
- Hive
- Flume
- Sqoop
- Zookeeper
章节内容
上节我们完成了：
- 并发出现的问题
- 锁的解决方案
- ZK分布式锁的解决方案
- 实现一个简单的分布式锁ZK版
背景介绍
这里是三台公网云服务器，每台 2C4G，搭建一个Hadoop的学习环境，供我学习。
之前已经在 VM 虚拟机上搭建过一次，但是没留下笔记，这次趁着前几天薅羊毛的3台机器，赶紧尝试在公网上搭建体验一下。
- 2C4G 编号 h121
- 2C4G 编号 h122
- 2C2G 编号 h123
项目简介
HBase 基于 Google 的 BigTable 论文而来，是一个分布式海量列式非关系型数据库，可以提供超大规模数据集的实时随机读写。
我们平常用的 MySQL 是行存储，空字段也会占用和浪费存储空间。
而列存储可以减少存储空间的占用，同时可以支持非常多的列。
项目优点
海量存储：底层基于HDFS存储海量数据列式存储：HBase表的数据是基于列族进行存储的，一个列族包含多个列。极易扩展：底层依赖HDFS，当磁盘空间不足时，只需要动态增加DataNode服务节点高并发：支持高并发的读写请求稀疏：稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。数据的多版本：HBase表中的数据可以有多个版本值，默认情况下是根据版本号去区分的，版本号就是插入数据的时间戳数据类型单一：所有的数据在HBase中是以字节数组进行存储的。
项目应用
- 交通方面：船舶GPS信息，每天有上千万的数据
- 金融方面：消费信息等等
- 电商方面：电商网站交易、物流、浏览等
- 电信方面：通话信息等等
数据模型
详细的表格概念：
整体架构
ZooKeeper
- 实现了
HMaster的高可用保存了HBase元数据是所有HBase表的寻址入口 - 对HMaster和HRegionServer实现了监控
HMaster
- 为
HRegionServer分配Region维护整个集群的负载均衡 维护集群的元数据信息- 发现失效的Region，将失效的Region分配到正常的HRegionServer上
HRegionServer
- 负责管理Region
接收客户端的读写数据请求- 切分在运行过程中变大的Region
Region
- 每个HRegion由
多个Store构成 - 每个Store保存成一个列族（Columns Family），表有几个列族，就有几个Store
- 每个Store由一个MemStore和多个StoreFile组成，MemStore是Store在内存中的内容，写到文件后就是StoreFile。
