Impala与HBase整合实践

我们知道,HBase是一个基于列的NoSQL数据库,它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表,在一些应用中,通过设计RowKey,可以实现对海量数据的快速存储和访问。但是,对于复杂的查询统计类需求,如果直接基于HBase API来实现,性能非常差,或者,可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析,这也继承了MapReduce所具备的延迟性。 实现Impala与HBase整合,我们能够获得的好处有如下几个: 可以使用我们熟悉的SQL,像操作传统关系型数据库一样,很容易给出复杂查询、统计分析的SQL设计 Impala查询统计分析,比原生的MapReduce以及Hive的执行速度快很多 Impala与HBase整合,需要将HBase的RowKey和列映射到Impala的Table字段中。Impala使用Hive的Metastore来存储元数据信息,与Hive类似,在于HBase进行整合时,也是通过外部表(EXTERNAL)的方式来实现。 准备工作 首先,我们需要做如下准备工作: 安装配置Hadoop集群(http://www.cloudera.com/content/c

Cloudera Impala架构设计要点

我们知道,在实时性要求不是很高的应用场景中,比如,月度统计报表生成等,我们基于传统的Hadoop MapReduce来处理海量大数据(包括使用Hive),在各方面表现都还不错,只需要离线处理数据,然后存储结果即可。但是如果在一些实时性要求相对较高的应用场景中,哪怕处理时间能够在原有的基础有大幅度地减少,也能很好地提升用户体验。对于大数据的实时性要求,其实是相对的,比如,传统使用MapReduce计算框架处理PB级别的查询分析请求,可能耗时30分钟甚至更多,但是如果能够使这个延迟大大降低,如3分钟计算出结果,这是很令人震撼的。Impala就是基于这样的需求驱动而出现的。 Impala是Cloudera开发的一款用来进行大数据实时查询分析的开源工具,它能够实现通过我们熟悉的传统关系数据库的SQL风格来操作大数据,数据可以是存储到HDFS或HBase中的。 下面,我们从不同的角度来认识和理解Cloudera Impala: 设计目标 官网给出的介绍是,使用Impala来实现SQL on H

基于C#+Thrift操作HBase实践

在基于HBase数据库的开发中,对应Java语言来说,可以直接使用HBase的原生API来操作HBase表数据,当然你要是不嫌麻烦可以使用Thrift客户端Java API,这里有我曾经使用过的 HBase Thrift客户端Java API实践,可以参考。对于具有其他编程语言背景的开发人员,为了获取HBase带来的好处,那么就可以选择使用HBase Thrift客户端对应编程语言的API,来实现与HBase的交互。 这里,我们使用C#客户端来操作HBase。HBase的Thrift接口的定义,可以通过链接http://svn.apache.org/viewvc/hbase/trunk/hbase-server/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/thrift/Hbase.thrift?view=markup看到,我们需要安装Thrift编译器,才能生成HBase跨语言的API,这里,我使用的版本是0.9.0。需要注意的是,一定要保证,安装了某个版本Thrift的Thrift编译器,在导入对应语言库的时候,版本一定要统一,否则就会出现各种各样的问题,因为不同Thrift版本,对应编程语言的库API可能

ZooKeeper应用案例

我们通过学习借鉴,哪些项目或应用都使用了ZooKeeper,可以了解我们的应用使用ZooKeeper是否能真正地带来价值,当然,有些项目可能也未必非常适合使用ZooKeeper,我们要批判地学习、借鉴和吸收。 下面是一些使用了ZooKeeper实现的案例: HDFS HA(QJM) Hadoop 2.x之前的版本,HDFS集群中Namenode是整个集群的中央元数据存储和服务节点,它存在SPOF的问题。在2.x版本中,提出了各种HA方案,避免Namenode的SPOF问题,其中基于QJM(Quorum Journal Manager)的方案可以解决这个问题:使用QJM的方案中,HDFS集群中存在两类节点,一类是Namenode节点(包括Active状态的Namenode,和Standby状态的Namenode),另一类是JournalNode,进行容错。当Active状态的Namenode元数据发生改变时,通过JournalNode进程(ZooKeeper集群中)来监视这种变化,然后同步到Standby状态的Namenode节点(实际上同步的是EditLog镜像文件内容的变更)。 当Active状态的节点发生故障后,

ZooKeeper架构设计及其应用要点

ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架,它是Apache Hadoop项目的一个子项目,主要用来解决分布式应用场景中存在的一些问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置管理等,它支持Standalone模式和分布式模式,在分布式模式下,能够为分布式应用提供高性能和可靠地协调服务,而且使用ZooKeeper可以大大简化分布式协调服务的实现,为开发分布式应用极大地降低了成本。 总体架构 ZooKeeper分布式协调服务框架的总体架构,如图所示: ZooKeeper集群由一组Server节点组成,这一组Server节点中存在一个角色为Leader的节点,其他节点都为Follower。当客户端Client连接到ZooKeeper集群,并且执行写请求时,这些请求会被发送到Leader节点上,然后Leader节点上数据变更会同步到集群中其他的Follower节点。 Leader节点在接收到数据变更请求后,首先将变更写入本地磁盘,以作恢复之用。当所有的写请求持久化到磁盘以后,才会将变更应用到内存中。 Z