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(第6.2篇)大数据发展背后的强力推手——HBase分布式存储系统

发布时间:2020-05-29 10:50:57 来源:网络 阅读:718 作者:I加加 栏目:大数据

本篇接着6.1 继续讲HBase。

    

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

Master过程中,数据读取仍照常进行;

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-

表包含.META.表所在的region列表,该表只会有一个Region

Zookeeper中记录了-ROOT-表的location

2) .META.

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

的管理

2) 查看有哪些表

list

3) 创建表

# 语法:create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <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 <table>

 

# 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 <user> <permissions> <table> <column family> <column qualifier> 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 <table>

 

# 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 <user> <table> <column family> <column qualifier>

 

# 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 <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>,<timestamp>

 

# 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——查询某记录

# 语法:get <table>,<rowkey>,[<family:column>,....]

 

# 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 <table>, {COLUMNS => [ <family:column>,.... ], 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 <table>, {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

# 语法:delete <table>, <rowkey>,  <family:column> , <timestamp>,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 <table>, <rowkey>,  <family:column> , <timestamp>,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——删除中的所有数据

# 语法: truncate <table>

# 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。



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