滴滴HBase团队日前完成了0.98版本 -> 1.4.8版本滚动升级，用户无感知。新版本为我们带来了丰富的新特性，在性能、稳定性与易用性方便也均有很大提升。我们将整个升级过程中面临的挑战、进行的思考以及解决的问题总结成文，希望对大家有所帮助。背景目前HBase服务在我司共有国内、海外共计11个集群，总吞吐超过1kw+/s，服务 w397090770 5年前 (2020-06-10) 1572℃ 0评论6喜欢
最近由于工作方面的原因需要解析 Apache Phoenix 底层的原始文件，也就是存在 HDFS 上的 HFile。但是由于 Phoenix 有自身的一套数据编码方式，但是由于本人对 Phoenix 这套根本就不熟悉，所以只能自己去看相关代码。但是 Apache Phoenix 是个大工程啊，不可能一个一个文件去找的，这会相当的慢。这时候我想到的是搭建一个 Phoenix 测试环境， w397090770 5年前 (2019-10-22) 3899℃ 0评论3喜欢
为了让大家更好地学习交流，过往记忆大数据花了一个周末的时间把 Awesome Big Data 里近 600 个大数据相关的调度、存储、计算、数据库以及可视化等介绍全部翻译了一遍，供大家学习交流。关系型数据库管理系统MySQL 世界上最流行的开源数据库。PostgreSQL 世界上最先进的开源数据库。Oracle Database - 对象关系数据库管理系统。T w397090770 5年前 (2019-09-23) 12505℃ 0评论34喜欢
今年是我创建这个微信公众号的第五年，五年来，收获了6.8万粉丝。这个数字，在自媒体圈子，属于十八线小规模的那种，但是在纯技术圈，还是不错的成绩，我很欣慰。我花在这个号上面的时间挺多的。我平时下班比较晚，一般下班到家了，老婆带着孩子已经安睡了，我便轻手轻脚的拿出电脑，带上耳机，开始我一天的知识盘 w397090770 5年前 (2019-08-13) 5653℃ 2评论33喜欢
Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件。很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据，而目前 Spark 内置是支持很多数据源的，其中就包括了 HBase，但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据。这个 TableInputFormat 有一些缺点：一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据；TableIn w397090770 6年前 (2019-04-02) 13125℃ 5评论18喜欢
前两篇文章，《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》 和 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》 分别介绍了两种方法读取加盐之后的 HBase 表。本文将介绍如何在 MapReduce 读取加盐之后的表。在 MapReduce 中也可以使用 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》 文章里面的 SaltRangeTableInputForm w397090770 6年前 (2019-02-27) 2949℃ 0评论7喜欢
在 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表，本文将介绍第二种方法来实现相同的功能。我们知道，HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat、OutputFormat 等类。这个工程的描述如下：This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper w397090770 6年前 (2019-02-26) 3893℃ 0评论16喜欢
在 《HBase Rowkey 设计指南》 文章中，我们介绍了避免数据热点的三种比较常见方法：加盐 - Salting哈希 - Hashing反转 - Reversing其中在加盐（Salting）的方法里面是这么描述的：给 Rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前排序不同。但是在 Rowkey 前面加了随机前缀，那么我们怎么将这些数据读出来呢？我将分三篇文章来介绍如何 w397090770 6年前 (2019-02-24) 4687℃ 0评论11喜欢
本文首先对 HBase 做简单的介绍，包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言，我们共同探讨共同学习。HBas w397090770 6年前 (2019-02-20) 5234℃ 0评论11喜欢
HBase 和 MapReduce 有很高的集成，我们可以使用 MR 对存储在 HBase 中的数据进行分布式计算。但是在很多情况下，例如简单的加法计算或者聚合操作（求和、计数等），如果能够将这些计算推送到 RegionServer，这将大大减少服务器和客户的的数据通信开销，从而提高 HBase 的计算性能，这就是本文要介绍的协处理器（Coprocessors）。HBase w397090770 6年前 (2019-02-17) 6315℃ 2评论13喜欢
