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文档简介
Hadoop大数据解决方案进阶应用,Hadoop,讲师：迪伦（北风网版权所有）,HBase编程实践及案例分析 (7),实例：Hbase MapReduce编程 Hbas案例分析 Hbase案例：OpenTSDB,课程目标,实例：Hbase MapReduce编程Reducer实现,实例：Hbase MapReduce编程Main实现,Hbas案例分析,Hbase应用场景 随机读或随机写 大数据高并发操作，比如每秒PB级数据进行上千次操作 读写均是非常简单的操作，比如无join操作 Hbase Schema设计 Rowkey设计是关键 Hbase编程 根据语言偏好选择，可以采用Java，也可以借助shrift采用其他语言,传统监控系统的问题,中心化数据存储进而导致单点故障 有限的存储空间 数据会因为时间问题而变得不准确 不易于定制图形 不能扩展采集数据点到100亿级别 不能扩展metrics到K级别 不支持秒级别的数据,Hbase案例：OpenTSDB,基于hbase构建的分布式、可伸缩的时间序列数据库 它无须采样，可以完整的收集和存储上亿的数据点 支持秒级别的数据监控，hbase可以灵活的支持metrics的增加，可以支持上万机器和上亿数据点的采集 在openTSDB中，TSD是hbase对外通信的daemon程序，没有master/slave之分，也没有共享状态 用户可以通过telnet或者http协议直接访问TSD接口， 也可以通过rpc访问 TSD，所有通信都发生在同一个端口 每一个需要获取metrics的Servers都需要设置一个Collector用来收集时间序列数据，Collector就是收集数据的脚本,OpenTSDB,OpenTSDB用例,图例展示mysql中在一段时间内执行delete子句的数量，慢查询的数量，创建的临时文件数量
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