大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(HBase) - 第三课
实验3 熟悉常用的 HBase操作_大数据技术原理与应用（第2版）_[共3页]
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6．分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。
7．请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。
8．试述HBase各功能组件及其作用。
9．请阐述HBase的数据分区机制。
10．HBase中的分区是如何定位的？11．试述HBase的三层结构中各层次的名称和作用。
12．请阐述在HBase三层结构下，客户端是如何访问到数据的。
13．试述HBase系统基本架构以及每个组成部分的作用。
14．请阐述Region服务器向HDFS文件系统中读写数据的基本原理。
15．试述HStore的工作原理。
16．试述HLog的工作原理。
17．在HBase中，每个Region服务器维护一个HLog，而不是为每个Region都单独维护一个HLog。
请说明这种做法的优点和缺点。
18．当一台Region服务器意外终止时，Master如何发现这种意外终止情况？为了恢复这台发生意外的Region服务器上的Region，Master应该做出哪些处理（包括如何使用HLog进行恢复）？19．请列举几个HBase常用命令，并说明其使用方法。
实验3 熟悉常用的HBase操作一、实验目的（1）理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。
（2）熟练使用HBase操作常用的Shell命令。
（3）熟悉HBase操作常用的Java API。
二、实验平台操作系统：Linux。
Hadoop版本：2.7.3或以上版本。
HBase版本：1.1.6。
JDK版本：1.7或以上版本。
Java IDE：Eclipse。
三、实验内容和要求（1）编程实现以下指定功能，并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同的任务。
①列出HBase所有表的相关信息，如表名、创建时间等。
②在终端打印出指定表的所有记录数据。
③向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列。
④清空指定表的所有记录数据。
⑤统计表的行数。
91。
大数据技术管理与应用
大数据技术管理与应用随着信息化时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据处理方法已经无法满足现代企业和组织对数据的管理和分析需求。
而大数据技术的出现，为企业和组织提供了一种全新的数据管理与应用方式。
大数据技术管理与应用主要包括数据收集、存储、处理、分析和应用等环节。
首先，数据收集是大数据管理与应用的基础，企业和组织需要通过各种手段收集各类数据。
这些数据可以来自于企业内部的各种业务系统，也可以来自于外部的社交媒体、传感器等。
数据的收集需要考虑数据的完整性、准确性和时效性等因素，以保证后续的数据分析和应用能够得到准确可靠的结果。
大数据技术管理与应用需要进行数据存储。
大数据的规模往往非常庞大，传统的数据库系统已经无法满足存储需求。
因此，企业和组织需要使用分布式存储系统来存储大数据。
分布式存储系统能够将数据分布在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。
常用的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等。
在数据处理方面，大数据技术管理与应用需要使用分布式计算框架进行数据处理。
分布式计算框架能够将数据分布在多个计算节点上进行并行计算，以提高计算效率。
目前最流行的分布式计算框架是Apache Hadoop和Apache Spark。
这些框架提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
数据分析是大数据技术管理与应用的核心环节。
通过数据分析，企业和组织可以挖掘数据中的潜在价值，为业务决策提供支持。
数据分析可以分为描述性分析、预测性分析和决策性分析等多个层次。
描述性分析主要用于对数据进行统计分析和可视化展示，以了解数据的基本特征和趋势。
预测性分析则是通过建立数据模型，对未来的趋势和结果进行预测。
决策性分析则是根据数据分析的结果，为企业和组织的决策提供支持。
大数据技术管理与应用需要将数据分析的结果应用到实际业务中。
数据应用包括多个层次，从数据报表到数据仪表盘再到数据驱动的决策系统。
hbase应用场景
hbase应用场景
HBase是一种基于Hadoop的分布式列存储系统，它可以存储海量的结构化和非结构化数据。
以下是HBase的几个常见的应用场景： 1. 日志存储：HBase可以用于存储各种类型的日志数据，如网络流量数据、服务器日志、应用程序日志等。
使用HBase可以方便地进行数据的检索和分析，以便更好地了解系统的运行状况和问题。
2. 大数据分析：HBase可以用于存储大规模的结构化和非结构化数据，这些数据可以来自于不同的数据源，如传感器、社交媒体、云存储等。
使用HBase可以快速地进行数据分析，从而提供更好的业务洞察力。
3. 实时计算：HBase可以作为实时计算平台的一个存储组件，支持实时查询和数据的即时更新，这对于需要实时计算和实时决策的业务非常有帮助。
4. 物联网：HBase可以用于存储来自物联网设备的数据，例如传感器和其他物联网设备。
使用HBase可以方便地存储和管理这些设备产生的大量数据，并进行实时分析和决策。
5. 应用程序存储：HBase可以用于存储应用程序的状态和数据，例如电子商务应用程序、社交媒体应用程序等。
使用HBase可以方便地管理这些数据，从而提供更好的用户体验。
总之，HBase可以应用于各种各样的业务场景，包括但不限于数据存储、数据分析、实时计算、物联网和应用程序存储等。
使用HBase 可以帮助企业更好地管理和分析数据，提高业务洞察力和决策能力。
大数据存储与管理技术解析
大数据存储与管理技术解析在当今信息时代，大数据已经成为了企业的重要资产。
处理和管理大数据的能力对于企业的竞争力和业务发展至关重要。
而大数据的存储与管理技术则是在这个背景下应运而生的技术领域。
本文将对大数据存储与管理技术进行详细解析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、大数据存储技术1. 分布式文件系统大数据的存储往往涉及到海量的数据，传统的关系数据库等存储方式已经无法满足这种需求。
分布式文件系统通过将数据分布到多个节点上存储，以提高存储的容量和性能。
例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个优秀的分布式存储系统，它通过将文件分割为多个块，并将这些块分布到不同的服务器上存储，实现了高容量和高并发的存储能力。
2. 列存储技术传统的关系数据库存储数据的方式是行存储，而列存储技术则是将数据按列存储。
相比于行存储，列存储技术在处理大规模数据时更加高效。
它能降低I/O的次数，提高读取数据的速度，并且在处理聚合查询时具有更好的性能。
常见的列存储软件包括HBase、Cassandra等。
3. 冷热数据分离对于大数据存储而言，不同的数据类型和访问频率可能会有很大的差异。
因此，在存储方面需要根据数据的热度将其分为热数据和冷数据，并采用不同的存储方式进行管理。
热数据一般存储在高速存储介质如SSD中，提供快速访问；而冷数据可以存储在廉价的存储介质如磁带库中，实现数据的长期保存。
二、大数据管理技术1. 数据清洗与预处理大数据存储管理的首要任务是对数据进行清洗与预处理。
原始的大数据集往往包含了很多噪声和冗余信息，需要对其进行清洗，以提高数据的质量和准确性。
预处理方面，需要对数据进行格式转换、去除重复记录、填充缺失值等操作，以便更好地支持后续的数据分析和挖掘工作。
2. 数据备份与恢复对于大数据而言，数据备份是非常重要的环节。
大数据的备份需要保证数据的完整性和可靠性，以防止数据的丢失和损坏。
为了提高备份效率，可以采用增量备份和差异备份等技术。
软件工程中的大数据技术与应用
软件工程中的大数据技术与应用随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用。
在软件工程领域，大数据技术也扮演着重要的角色，为软件开发和运维提供了更多的可能性和解决方案。
本文将探讨软件工程中的大数据技术与应用，从数据采集、存储、处理和分析等方面进行论述。
一、数据采集在软件工程中，数据采集是大数据技术的第一步。
通过采集用户的行为数据、系统运行日志以及其他相关数据，可以为软件开发和运维提供重要的参考和依据。
例如，在软件开发过程中，可以通过采集用户的使用数据和反馈意见，了解用户的需求和痛点，从而进行产品迭代和优化。
同时，在软件运维过程中，可以通过采集系统的运行日志和性能数据，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、数据存储数据存储是大数据技术中的关键环节之一。
在软件工程中，需要存储大量的数据，包括用户数据、系统数据和业务数据等。
传统的关系型数据库在存储大数据时存在一些限制，例如存储容量有限、读写性能较低等。
因此，越来越多的软件工程师开始采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase等，来存储和管理大数据。
这些分布式存储系统具有高可扩展性、高容错性和高性能等特点，能够满足软件工程中大数据存储的需求。
三、数据处理数据处理是大数据技术的核心部分之一。
在软件工程中，需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
传统的数据处理方法往往无法满足大数据处理的需求，因为大数据具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
因此，软件工程师需要借助大数据处理框架，如MapReduce和Spark等，来进行数据处理和分析。
这些大数据处理框架具有分布式计算和并行处理的能力，能够高效地处理大规模的数据。
四、数据分析数据分析是大数据技术的最终目标之一。
在软件工程中，通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为软件开发和运维提供决策支持和业务洞察。
例如，在软件开发过程中，可以通过数据分析来评估产品的市场潜力和用户满意度，从而调整产品的方向和策略。
大数据技术原理与应用第三版核心知识点
大数据技术原理与应用第三版核心知识点一、大数据概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据处理工具无法处理。
2. 大数据特点- 五V特点：大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）五个特点。
- 非结构化数据：大部分大数据都是非结构化数据，需要通过特定的技术进行处理和分析。
二、大数据技术基础1. 分布式存储- Hadoop分布式文件系统HDFS：将大数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和并行处理能力。
2. 分布式计算- MapReduce计算模型：将数据分片并行处理，提高了数据处理的速度和效率。
3. 数据清洗和预处理- 数据清洗：去除噪音数据、填补缺失值、处理异常值等。
- 数据预处理：将数据转换成可供分析的格式，如规范化、归一化等。
三、大数据存储技术1. NoSQL数据库- HBase：面向列的分布式数据库，适用于大规模结构化数据存储。
- MongoDB：面向文档的数据库，适用于存储半结构化数据。
2. 大数据文件格式- Parquet、ORC等列式存储格式：适用于大规模数据存储和分析，能够减少I/O操作。
四、大数据处理技术1. 数据挖掘- 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 机器学习- 逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法在大数据中的应用。
3. 实时流式处理- Storm、Flink等实时流式处理框架，在大数据实时处理中的应用。
4. 图计算- 图数据库、图计算框架如Neo4j、GraphX等在大数据图计算中的应用。
五、大数据分析与应用1. 数据可视化- Tableau、Power BI等工具的应用，将大数据分析结果直观展现。
2. 业务智能- 利用大数据分析结果进行商业决策和趋势预测。
3. 个性化推荐系统- 利用用户行为数据进行个性化推荐，提升用户体验。
大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式文件系统 - 第二课
大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥2016年9月提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统1.1 概述1.2 典型分布式文件系统1.3 HDFS2. 分布式数据库2.1 概述2.2 NoSQL2.3 HBase2.4 MongoDB（略）2.5 云数据库（略）1.1 概述•定义：相对于本地文件系统，分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统。
•分布式文件系统一般采用C/S模式，客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接，提出文件访问请求。
•客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问。
1.2 典型的分布式文件系统•NFS (Network File System)由Sun微系统公司作为TCP/IP网上的文件共享系统开发，后移植到Linux等其他平台。
其接口都已经标准化。
•AFS (Andrew File System)由卡耐基梅隆大学信息技术中心(ITC)开发，主要用于管理分部在不同网络节点上的文件。
AFS与NFS不同，AFS提供给用户的是一个完全透明，永远唯一的逻辑路径（NFS需要物理路径访问）。
1.2 典型的分布式文件系统（续）•GFS（Google File System）由Google开发，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
它运行于廉价的普通硬件上，并提供容错功能。
•HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目，是一个高度容错的分布式文件系统，设计用于在低成本硬件上运行，适合存储大数据，GFS的开源版本。
1.3 计算机集群结构•分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。
•与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群都是由普通硬件构成的，因此大大降低了硬件上的开销。
大数据技术原理与应用(第2版)
作者介绍
这是《大数据技术原理与应用（第2版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
读书笔记
天呐，我居然看完了。
这是一本偏专业的书籍。
值得一看，个中内容，源代码及实践部门太专业而！作为半业务半技术的数据分析师，值得好好了解，体会开发和大数据同行的处理思 维！。
四颗星。
大数据技术发展日新月异，这本书中的一些内容已经有点过时了，不过通篇读下来还是能对大数据领域有一 个整体认识。
15.1大数据在物流领域中的应用 15.2大数据在城市管理中的应用 15.3大数据在金融行业中的应用 15.4大数据在汽车行业中的应用 15.5大数据在零售行业中的应用 15.6大数据在餐饮行业中的应用 15.7大数据在电信行业中的应用 15.8大数据在能源行业中的应用 15.9大数据在体育和娱乐领域中的应用
第3章分布式文件系 统HDFS
第4章分布式数据库 HBase
第5章 NoSQL数据库 第6章云数据库
3.1分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS的相关概念 3.4 HDFS体系结构 3.5 HDFS的存储原理 3.6 HDFS的数据读写过程 3.7 HDFS编程实践 3.8本章小结 3.9习题
4.1概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase编程实践 4.7本章小结 4.8习题 实验3熟悉常用的HBase操作
5.1 NoSQL简介 5.2 NoSQL兴起的原因 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 5.4 NoSQL的四大类型 5.5 NoSQL的三大基石 5.6从NoSQL到NewSQL数据库 5.7本章小结 5.8习题
hbase的应用场景
hbase的应用场景
HBase是一个分布式的非关系型数据库，其应用场景主要包括以下几个方面：
1. 大数据存储和处理：HBase可以存储PB级别的海量数据，并且支持快速的数据读写操作，可以作为大数据存储和处理平台的重要组成部分，例如企业级数据仓库、日志分析、搜索引擎等。
2. 实时数据处理：HBase可以实现实时的数据存储和查询，在实时数据处理场景下可以作为数据缓存和实时计算的基础组件，例如实时监控和分析系统、智能推荐系统等。
3. 协同过滤和推荐系统：HBase支持随机访问和列存储，可以快速查询和计算用户之间的相似度和兴趣偏好，可以作为协同过滤和推荐系统的底层存储和计算引擎。
4. 地理信息系统：HBase支持空间数据类型和空间索引，可以存储和查询大规模的地理空间数据，可以作为地理信息系统的底层存储和查询引擎。
5. 时序数据存储和分析：HBase支持时间戳的存储和查询，可以存储和查询大规模的时序数据，例如物联网数据、传感器数据、日志数据等。
总之，HBase适用于大规模数据存储和处理场景，具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，是企业级大数据应用的重要组成部分。
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大数据分析中的数据存储与管理技术介绍(十)
大数据分析中的数据存储与管理技术介绍随着互联网和信息技术的迅速发展，大数据已经成为了企业和组织管理中不可或缺的一部分。
大数据分析技术的发展，使得企业可以更好地理解市场信息、客户需求和业务趋势。
然而，要进行有效的大数据分析，就需要有可靠的数据存储和管理技术来支持。
本文将介绍大数据分析中常用的数据存储与管理技术。
1. 分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储中常用的一种技术。
它通过将文件切分成多个块，并存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储。
这种技术可以有效地提高数据的可靠性和可扩展性，同时也能够降低数据的读取和写入延迟。
Hadoop Distributed File System（HDFS）就是一个常见的分布式文件系统，它被广泛应用于大数据存储和处理领域。
2. NoSQL数据库传统的关系型数据库在处理大数据时会面临性能瓶颈和可扩展性的问题，因此NoSQL数据库应运而生。
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它可以支持大规模数据的高并发读写操作，并且拥有较好的横向扩展性。
在大数据分析中，NoSQL数据库常用于存储半结构化和非结构化数据，比如日志、文档和图像等。
MongoDB、Cassandra和Redis等都是常见的NoSQL数据库。
3. 列式存储列式存储是一种针对大数据分析需求而设计的存储方式。
与传统的行式存储相比，列式存储能够更好地支持数据压缩和查询优化，因此在大数据分析中具有较好的性能表现。
列式存储还可以支持更灵活的数据模型，对于需要进行大规模数据分析和挖掘的应用场景非常适用。
HBase和Cassandra都提供了列式存储的功能。
4. 数据湖数据湖是一种将结构化数据和非结构化数据存储在一起的存储架构。
数据湖的设计理念是为了让企业可以更好地管理和利用不同类型的数据资源，以支持更丰富的大数据分析应用。
数据湖可以存储各种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等，同时也可以支持多种数据处理和分析工具的接入。
《大数据技术与应用》课程教学大纲
《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码：211226002.课程中文名称：大数据技术与应用课程英文名称：Technologies and Applications of Big Data3.面向对象：信息工程学院软件工程系三年级学生4.开课学院(课部)、系(中心、室)：信息工程学院软件工程系5.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：166.学分数：2.57.授课语种：中文，考试语种：中文8.教材：待定二、课程内容简介课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce,流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
三' 课程的地位、作用和教学目标专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、说明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原那么，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
在Hadoop、HDFS> HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
四'与本课程相联系的其他课程先修课程：数据库系统概论、计算机高级语言程序设计五' 教学基本要求(1)能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据开展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业开展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；(2)能够了解Hadoop的开展历史、重要特性和应用现状，Hadoop工程结构及其各个组件, 并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；(3)能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法；(4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；（6）能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；（7）能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；（8）能够了解流计算与批处理的区别，以及流计算的基本原理；（9）能够了解图计算的基本原理；（10）能够了解数据可视化的概念和相关工具；（11）能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。
大数据技术原理与应用(第2版)
5.6 从NoSQL到NewSQL 数据库
第二篇 大数据存储 与管理
5 NoSQL数据库
A
5.7 本 章小结
B
5.8 习题
第二篇 大数据存储与管理
6.1 云数据 库概述
6.6 习题
6.2 云数据 库产品
6.5 本章小 结
6.3 云数据 库系统架构
6.4 云数据 库实践
6 云数据库
第二篇 大数据存储与管理
6 云数据库
实验4 熟练使用RDS for MySQL数 据库
03 第三篇 大数据处理与分析
第三篇 大数据处理与分析
A
7 MapRe
duce
D
10 流 计算
B
8 Hadoo p再探讨
E
11 图 计算
C
9 Spark
F
12 数据 可视化
7.1 概 述
7.2 MapReduce 的工作流程
B
5 NoSQL数据库
C
6 云数据库
D
3.1 分 布式文 件系统
3.2 HDFS 简介
3.4 HDFS体 系结构
3.5 HDFS的 存储原理
第二篇 大数据存储与管理
3 分布式文件系统HDFS
3.3 HDFS的 相关概念
3.6 HDFS 的数据读 写过程
第二篇 大 数据存储 与管理
3 分布式文件系统HDFS
01
3.7 HDFS 编程实践
03
3.9 习题Leabharlann 023.8 本章小 结
04
实验2 熟悉 常用的
HDFS操作
4.1 概 述
4.2 HBase访 问接口
大规模数据存储及管理技术及应用
大规模数据存储及管理技术及应用随着互联网和物联网的快速发展，数据量急剧增长，如何高效地存储和管理这些大规模数据成为一个重要的课题。
在这个背景下，大规模数据存储及管理技术应运而生，为企业和机构提供了更为高效、安全、可靠的数据存储和管理方案。
一、大规模数据存储技术大规模数据存储技术的核心是分布式系统，即将数据分散储存在多个物理机器上，避免单点故障，提高可靠性。
在这种分布式系统中，有多种数据存储技术可以选择。
1.分布式文件系统分布式文件系统通常是建立在大规模集群上的，在不同节点上都能够存储相同的数据，同时并发处理。
它能够提高数据可靠性和可扩展性，同时提高系统的性能。
其中，Hadoop Distributed File System、GlusterFS和Ceph是比较常见的分布式文件系统。
2.分布式数据库分布式数据库是一种能够存储和管理大规模数据的数据库系统，它将数据分散存储在多台物理机器上，并且会自动进行负载均衡和数据复制。
分布式数据库在大数据存储及分析领域有着广泛应用，例如，HBase、Cassandra和MongoDB等。
3.对象存储对象存储是一种新兴的数据存储技术，它将数据存储为对象，而不是传统的文件系统或数据库中的数据块。
对象存储具有更好的可伸缩性和全球性，并且能够更好地应对海量数据存储。
一些流行的对象存储系统包括Amazon S3、OpenStack Swift和IBMCloud Object Storage等。
二、大规模数据管理技术大规模数据管理技术包含了多种数据管理方法和工具，能够帮助企业或机构高效地管理大规模的数据。
在数据管理过程中，需要考虑数据的可访问性、数据的安全性以及数据的处理效率。
1.数据集成数据集成能够帮助企业或机构将不同来源的数据进行整合；同时它还可以帮助企业或机构减少数据重复，保证数据一致性，并提高数据处理的效率。
在数据集成中，需要考虑不同数据格式、数据结构或数据来源之间的差异。
大数据存储和管理技术的发展和应用
大数据存储和管理技术的发展和应用引言：当前，随着大数据技术的快速发展，存储和管理技术也变得越来越重要。
大数据存储和管理技术的发展对数据的存储、分析和利用提供了更具体的方式。
本文将介绍一些与大数据存储和管理技术相关的发展和应用。
一、集中式和分布式数据存储技术传统上，企业常常使用集中式的数据库来存储数据，如ERP系统等。
但是，随着大数据的不断增长，集中式数据存储受到了诸多限制。
例如，集中式数据存储在存储和处理大量数据时会遇到性能瓶颈等问题。
为了解决这些问题，分布式数据存储技术被引入。
分布式数据存储技术将数据分散存放在多台计算机中，提高了存储和处理大量数据的能力。
这种技术在大数据环境下表现出色，目前已经成为主流趋势。
二、Hadoop分布式文件系统Hadoop分布式文件系统（HDFS）是分布式存储中的一个类Unix文件系统。
它是大数据处理中最常用的分布式存储系统之一。
它在大数据处理和存储方面具有许多优点。
首先，它可以存储PB级别的数据，具有出色的可扩展性。
其次，它可以快速高效地处理大量的数据。
此外，HDFS还具有高可靠性、自我修复等优点，大数据分析师通过HDFS可以分析分散的数据。
三、列存储和行存储技术关系数据库中通常采用行存储技术，行存储是指将数据行按照指定的属性存储在表中。
当需要查询特定的行时，整个行都必须被读取，这极大地限制了对大数据的查询速度。
因此，列存储技术被引入。
列存储将数据表按照列存储，而不是按行存储。
这种技术能够大大提高对列数据的查询速度，因为只需要读取相关列的数据即可。
四、NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库技术，例如MongoDB，HBase等。
NoSQL数据库允许用户在不严格定义模式的情况下存储和访问大量数据。
与之相比，关系型数据库允许在其结构中定义关系，并且数据必须遵循这些关系。
随着大数据的增长，NoSQL数据库越来越流行。
五、数据管理和保护特别是对于企业级大数据系统，数据管理、数据安全和数据保护变得至关重要。
分布式数据库HBase
(row:string, column:string, time:int64)→string
《大数据技术及应用》
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数据模型
行
Bigtable的行关键字可以是任意的字符串，但是大小不能超过64KB。 Bigtable和传统的关系型数据库有很大不同，它不支持一般意义上的事务， 但能保证对于行的读写操作具有原子性（Atomic） 表中数据都是根据行关键字进行排序的，排序使用的是词典序。 一个典型实例，其中n.www就是一个行关键字。不直接存储网 页地址而将其倒排是Bigtable的一个巧妙设计。带来两个好处 :
“内容： ” “锚点：” “锚点：my..look.ca”
“n.www”
“<html>…” t3 “<html>…” t5 “<html>…” t6
“CNN”
t9
“”
t8
《大数据技术及应用》
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数据模型
时间戳
为了简化不同版本的数据管理，Bigtable目前提供了两种设置：
• 通过单个master来协调数据访问、元数据存储
– 结构简单，容易保持元数据一致性
• 无缓存
《大数据技术及应用》
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GFS将容错的任务交给文件系统完成，利用软件的方法解决系
GFS架构是怎样的？ 统可靠性问题，使存储的成本成倍下降。
GFS将服务器故障视为正常现象，并采用多种方法，从多个角 度，使用不同的容错措施，确保数据存储的安全、保证提供不 间断的数据存储服务。
同一地址域的网页会被存储在表中的连续位置，有利于用户查找和分析 倒排便于数据压缩，可以大幅提高压缩率
hbase数据库特点及应用场景
hbase数据库特点及应用场景HBase是一个分布式、可伸缩、易于管理的面向列的NoSQL数据库。
它建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上，用于在大规模集群上存储和处理海量数据。
HBase具有许多独特的特点，这使得它成为处理大数据的理想选择。
本文将介绍HBase的特点以及它在不同的应用场景下的使用。
1. 面向列的存储结构：HBase使用面向列的存储结构，这意味着它可以存储和操作非结构化或半结构化的数据。
相比传统的关系型数据库，HBase能更好地应对不断变化的数据结构和模式，适用于处理大数据集中的复杂数据。
2. 分布式高可靠性：HBase是构建在Apache Hadoop生态系统之上的，它采用了分布式存储和计算技术，具有高可靠性和容错性。
HBase通过数据的副本分布在多个节点上，当某个节点发生故障时，系统可以自动地进行故障恢复，无需停机。
3. 快速读写：HBase的存储结构可以支持高速度的读写操作。
它将数据存储在内存和磁盘之间进行平衡，可以提供低延迟的数据访问。
此外，HBase的分布式架构使得它能够通过并行处理大规模数据集，进一步提高读写性能。
4. 数据一致性：HBase通过使用写入前日志（WAL）来保证数据一致性。
WAL记录了每次写入的操作，以防止数据丢失。
当某个数据节点失效时，系统可以使用WAL来进行故障恢复，并保证数据的一致性。
基于以上特点，HBase在以下应用场景中得到广泛的应用：1. 时间序列数据存储和分析：时间序列数据（例如传感器数据、日志数据等）具有高度可变的模式和快速增长的特点。
HBase的面向列的存储结构和分布式架构使得它能够有效地存储和处理这些数据，并支持快速的查询和分析操作。
2. 实时数据处理：HBase可作为实时数据流处理系统的持久化存储层。
例如，在实时大数据分析和机器学习任务中，HBase可以作为容错的数据存储层，支持实时的数据插入和查询，并与流处理框架（如Apache Flink、Apache Storm等）配合使用，实现实时数据的处理和分析。
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2.3.1 概述-HBase简介
表 HBase和BigTable的底层技术对应关系
BigTable
HBase
文件存储系统
GFS
海量数据处理 MapReduce
协同服务管理 Chubby
HDFS Hadoop MapReduce Zookeeper
2.3.1 概述- HBase与传统关系数据库的对比
2.3.3 数据模型相关概念
• 表：HBase采用表来组织数据，表由行 和列组成，列划分为若干个列族
• 行：每个HBase表都由若干行组成，每 个行由行键（row key）来标识。
• 列族：一个HBase表被分组成许多“列 族”（Column Family）的集合，它是 基本的访问控制单元
• 列限定符：列族里的数据通过列限定符 （或列）来定位
作用 记录了-ROOT-表的位置信息
记录了.META.表的Region位置信息 -ROOT-表只能有（存放在）一个Region，通 过-ROOT-表，可以访问.META.表中的数据 记录了用户数据表的Region位置信息， .META.表可以有多个Region，保存了HBase 中所有用户数据表的Region位置信息
2.3.1 概述-从BigTable说起
• 应用举例-网页搜索
– 建立索引
① 爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到 BigTable里
② MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜 索应用做准备
– 处理搜索请求
① 用户发起网络搜索请求 ② 网络搜索应用利用建立好的索引，从BigTable得到结果网页 ③ 搜索结果返回给用户
2.3.1 概述-从BigTable说起
• BigTable
– BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用来处 理海量的数据的一种非关系型（NoSQL）数据库
– 使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储 – 采用Chubby提供协同服务管理 – 可以扩展到PB级别的数据和上千台机器 – 源于解决互联网搜索问题，目前为谷歌旗下的搜索、地
2.3.1 概述-从BigTable说起
图 存储Web页面的表中的一部分
• 行名是一个翻转了的URL。Contents列族包含了页面内容，anchor列 族 包 含 了 涉 及 页 面 中 的 所 有 anchor 的 文 本 。 CNN 主 页 被 sports illustrated 和 my-look 主 页 引 用 ， 所 以 ， 本 行 包 含 了 名 为 anchor: 和 anchor:my.look.ca 的 列 。 contents 列 在 根 据 时
图、财经、等业务提供技术支持
OSDI06: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
2.3.1 概述-从BigTable说起
• 特点 1. 适合大规模海量数据，PB级数据； 2. 分布式、并发数据处理，效率高； 3. 易于扩展，支持动态伸缩； 4. 适用于廉价设备 5. 适合于读操作，不适合写操作； 6. 非关系型（NoSQL）数据库
• HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下 几个方面：
（1）数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数 据类型和存储方式；HBase则采用了更加简单的数据模型， 它把数据存储为未经解释的字符串 （2）数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会 涉及复杂的多表连接；HBase操作则不存在复杂的表与表之 间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为 HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系 （3）存储模式：关系数据库是基于行模式存储的；HBase是 基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文 件是分离的
利用Thrift序列化技术， 支持C++、PHP、Python 等多种语言
适合其他异构系统在线访问 HBase表数据
解除了语言限制
支持REST风格的Http API访问 HBase
使用Pig Latin流式编程语 适合做数据统计 言来处理HBase中的数据
简单
当需要以类似SQL语言方式来 访问HBase的时候
键
值
[“201505003”, “Info”, “email”, 1174184619081] [“201505003”, “Info”, “email”, 1174184620720]
“xie@” “you@”
2.3.3 概念视图
表 HBase数据的概念视图
时 行键 间 列族contents
• 客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在 获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读 取数据
• 客 户 端 并 不 依 赖 Master ， 而 是 通 过 Zookeeper 来 获 得 Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信 ，这种设计方式使得Master负载很小
• 元数据表，又名.META.表，存储了Region和Region服务器 的映射关系
• 当HBase表很大时， .META.表也会被分裂成多个Region
• 根数据表，又名-ROOT-表，记录所有元数据表的具体位置
• -ROOT-表只有唯一一个Region，名字是在程序中被写死的
• Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置
2.3.4 表和Region
• 开始只有一个Region，后来不断分裂
图 一张HBase表被划分成多个Region 图 一个Region会分裂成多个新的Region
2.3.4 表和Region（续）
•每个Region默认大小是100MB到200MB（2006年以前的硬件配置） 每个Region的最佳大小取决于单台服务器的有效处理能力 目前每个Region最佳大小建议1GB-2GB（2013年以后的硬件配置）
2.3.3 HBase数据模型
• 数据模型概述 • 数据模型相关概念 • 数据坐标 • 概念视图 • 物理视图 • 面向列的存储
2.3.3 数据模型概述
• HBase可以被看做一张稀疏、高维、排序的映射表（Map） • 表由若干key-value对组成，key由行键、列族、列限定符
和时间戳组成；value是一个未经解释的字符串，没有数 据类型 • 用户在表中存储数据，每一行都有一个可排序的行键和任 意多的列 • 表在水平方向由一个或者多个列族组成，一个列族中可以 包含任意多个列，同一个列族里面的数据存储在一起 • 列族支持动态扩展，可以很轻松地添加一个列族或列，无 需预先定义列的数量以及类型，所有列均以字符串形式存 储，用户需要自行进行数据类型转换 • HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而 是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留
2.3.1 概述- HBase与传统关系数据库的对比
（4）数据索引：关系数据库通常可以针对不同列构建复杂 的多个索引，以提高数据访问性能；HBase只有一个索引— —行键，HBase中的所有访问方法，或者通过行键访问，或 者通过行键扫描 （5）数据维护：在关系数据库中，更新操作会用最新的当 前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在； 在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而 是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留 （6）可伸缩性：关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展 的空间也比较有限；相反，HBase就是为了实现灵活的水平 扩展而开发的，能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件 数量来实现性能的伸缩
•同一个Region不会被分拆到多个Region服务器 •每个Region服务器存储10-100on
Region
Region
Region服务器
Region
Region
…
…
Region
Region
图 不同的Region可以分布在不同的Region服务器上
2.3.4 Region的定位
2.3.1 概述-HBase简介
图 Hadoop生态系统中HBase与其他部分的关系
• 可以利用Hadoop Mapreduce处理HBase中的海量数据 • Zookeeper作为协同服务，实现了稳定的服务和失败恢复 • 使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据管理能力 • Sqoop可以为HBase提供高效、便捷的RDBMS数据导入功能 • Pig和Hive提供了高层语言支持
2.3.4 HBase功能组件
• HBase的实现包括三个主要的功能组件：
（1）供客户端使用的库函数 （2）一个Master主服务器 （3）许多个Region服务器
• 主服务器Master负责管理和维护HBase表的Region信息， 维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡
• Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理 来自客户端的读写请求
间戳t3,t5和t6有三个对应的版本;每个anchor单元都有一个版本。
2.3.1 概述-HBase简介
• HBase
– HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布 式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存 储非结构化和半结构化的松散数据
– HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展 的方式，利用廉价计算机集群处理由超过十亿行数据 和数百万列元素组成的数据表
行键 "n.www"
时间 戳
列族anchor
t5
anchor:=”CNN”
t4 anchor:my.look.ca=""
2.3.3 面向列的存储
图 行式数据库和列式数据库示意图
2.3.3 面向列的存储（续）
2.3.4 HBase的实现原理