解答:
HBase的瓶颈就是硬盘传输速度。HBase的操作,它可以往数据里面insert,也可以update一些数据,但update的实际上也是insert,只是插入一个新的时间戳的一行。Delete数据,也是insert,只是insert一行带有delete标记的一行。Hbase的所有操作都是追加插入操作。Hbase是一种日志集数据库。它的存储方式,像是日志文件一样。它是批量大量的往硬盘中写,通常都是以文件形式的读写。这个读写速度,就取决于硬盘与机器之间的传输有多快。而Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。它经常的操作时随机读写。要update一个数据,先要在硬盘中找到这个block,然后把它读入内存,在内存中的缓存中修改,过段时间再回写回去。由于你寻找的block不同,这就存在一个随机的读。硬盘的寻道时间主要由转速来决定的。而寻道时间,技术基本没有改变,这就形成了寻道时间瓶颈。
一、定义 1、该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。 2、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 3、HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。 4、HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。 二、HBase与关系型数据库的区别 1、HBase是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 2
本文向大家介绍简述Hbase性能优化的思路相关面试题,主要包含被问及简述Hbase性能优化的思路时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 解答: 1、在库表设计的时候,尽量考虑rowkey和columnfamily的特性 2、进行hbase集群的调优
一、Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。 但是 Hado
主要内容:Hbase,1.概述,2,Mysql与Nosql,3.计算和存储分离,4.Hbase应用场景,2.Hbase与Hadoop,3.数据模式,4.系统架构,5.Hbase操作过程,6.Hbase的接口1.概述 HBase是一个分布式存储、数据库引擎,可以支持千万的QPS、PB级别的存储,这些都已经在生产环境验证,并且在广大的公司已经验证。特别是阿里、小米、京东、滴滴内部都有数千、上万台的HBase集群。选择一个技术的首要条件是对齐大公司,大公司会投入大量的人力去维护、改进、贡献社区。 2,
Redis为一个运行在内存中的数据结构服务器(data structures server)。Redis使用的是单进程(除持久化时),所以在配置时,一个实例只会用到一个CPU。本手册分为三部分,第一部分从开发角度介绍了redis开发中使用API、场景和生产设计规范最佳实践,第二部分从运维角度介绍了如何运维redis,其间的常见操作和最佳实践等,第三部分是从高可用和集群方面介绍了redis相关的集群
collectd 是一个守护(daemon)进程,用来收集系统性能和提供各种存储方式来存储不同值的机制。它会在系统运行和存储信息时周期性的统计系统的相关统计信息。利用这些信息有助于查找当前系统性能瓶颈(如作为性能分析 performance analysis)和预测系统未来的 load(如能力部署capacity planning)等 下面简单介绍一下: collectd的部署以及与logstas