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1。介绍
Apache Accumulo 的是一个高度可扩展的结构化存储，基于谷歌的 BigTable。Accumulo 是用 Java 编写的，并在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），这是流行的 Apache Hadoop 项目的一部分工作。Accumulo 支持高效存储和检索的结构化数据，包括查询范围，并提供支持使用 Accumulo 表作为输入和输出的 MapReduce 作业。
Accumulo 设有自动负载平衡和分区，数据压缩和细粒度的安全标签。
2。Accumulo 设计
2.1。数据模型
Accumulo 提供了丰富的数据模型不是简单的键 – 值存储，但不是完全的关系数据库。数据表示为键 – 值对，其中键和值是由以下元素：
Key | Value | ||||
Row ID | Column | Timestamp | |||
Family | Qualifier | Visibility | |||
键和值的所有元素都表示为字节数组时间戳，这是一个长期的除外。Accumulo 各种键的元素和字典升序排列。时间戳以递减顺序排序，首先出现在一个连续的扫描，以便以后的版本相同的密钥。表由一组排序键 – 值对。
2.2。体系结构
accumulo 是一个分布式数据存储和检索系统，因此由一些建筑元件，其中一些许多单独服务器上运行的。大部分的工作确实涉及 Accumulo 保持一定性能的数据，如组织，可用性和完整性，在许多商品级机。
2.3。组件
一个实例的 Accumulo 包括的许多 TabletServers，一个垃圾收集过程中，一台主服务器和多个客户端。
2.3.1。tablet 服务器
TabletServer 管理一些子集的所有片（分区表）。这包括接收从客户端中写道，坚持预写日志，写入新的键值对排序在内存中，定期冲洗排序键 – 值对 HDFS 中的新文件，并响应来自客户端的读取，形成一个合并排序查看所有键和值从创建和排序的内存中存储的所有文件。
TabletServers 执行恢复以前的服务器失败，重新应用发现任何写在预写日志平板平板。
2.3.2。垃圾收集器
Accumulo 进程将共享存储在 HDFS 中的文件。每隔一段时间，垃圾收集器将确定不再需要任何进程的文件，并删除它们。
2.3.3。master
是负责检测和响应 TabletServer 失败的 Accumulo master。它试图以平衡负载分配药片仔细和指导 TabletServers 的卸载片，必要时跨 TabletServer 的。master 确保所有分片被分配到每一个 TabletServer，并处理表的创建，修改和删除请求从客户。master 也协调启动，正常关机和恢复的变化的预写日志 tablet 服务器时失败。
可能会运行多个 master。master 将选举一个作为 master，其他作为备份。
2.3.4。客户
Accumulo 包括链接到每一个应用程序的客户端库。客户端库包含逻辑寻找管理某个特定的平板电脑，服务器和通信与 TabletServers 写入和检索键 – 值对。
2.4。数据管理
Accumulo 存储表中的数据，这是划分成片。片分区行边界，这样一个特定的行的所有列和值一起被发现在同一片剂。主片分配到一个 TabletServer 的时间。这使行级交易采取不使用分布式锁或其他一些复杂的同步机制。随着客户的插入和查询数据，机器从集群中添加和删除，主迁移片来保证他们就仍然可以采集和查询负载平衡群集。
2.5。tablet 服务
写在 TabletServer 到达时，它被写入到一个预写日志，然后插入称为 MemTable 中一个排序的数据结构在内存中。当 MemTable 对达到一定规模的 TabletServer 写道排序键 – 值对在 HDFS 中的文件被称为索引顺序访问方法（ISAM）文件。这个过程被称为一个小压实。然后创建一个新的 MemTable 中预写日志记录和压实的事实。
当一个请求读取数据在 TabletServer 到达的，TabletServer 确实二进制搜索以及整个 MemTable 中每个 ISAM 文件在内存中的相关指标，找到相关的值。如果客户端执行扫描，几个键 – 值对返回给客户端为了从 MemTable 中 ISAM 文件集进行合并排序，因为他们是阅读。
2.6。压实
为了管理文件，每片的数量，定期 TabletServer 的执行主要压实 tablet 内的文件，其中一些 ISAM 文件合并成一个文件。最终将被删除以前的文件，由垃圾收集器。这也提供了一个机会，用来彻底删除键 – 值对省略键 – 值对创建新的文件时，删除条目抑制。
2.7。拆分
当创建一个表，它有一个平板电脑。随着表的增长，其最初的平板电脑最终分裂成两片。它可能是这些药片将迁移到另一台平板电脑服务器。如上表持续增长，及其片剂将继续分裂和迁移。的决定是基于自动分割片剂的片剂的大小的文件。片剂分割的大小阈值配置的每个表。除了自动分裂，用户可以手动添加的分割点，用来从表中创建新的片剂。手动分裂一个新表可以并行的读取和写入操作提供更好的初始性能，而无需等待自动分割。
当数据从表中删除，平板电脑可能会萎缩。随着时间的推移，这可能会导致空或小片。为了处理这个问题，片剂合并被引入在 1.4 Accumulo。这在后面更详细讨论。
2.8。容错
如果 TabletServer 失败，法师检测，并自动从故障服务器分配到其他服务器重新分配片。任何键 – 值对，在内存中的时间 TabletServer 失败自动重新应用预写式日志，以防止丢失任何数据。
法师将协调预写日志复制到 HDFS，以便提供给所有 tablet 服务器日志。为了使回收效率，更新在日志分组的平板电脑。注定的牌位，他们现在被分配给从排序的日志，可以快速申请 TabletServers 突变。
TabletServer 故障都注意到法师的监控页面，通过 http://master-address:50095/monitor 访问的。
图像 / failure_handling.png 的
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107163p2.htm
3。Accumulo shell
Accumulo 提供了一个简单的 shell，可以用来检查表的内容和配置设置，插入 / 更新 / 删除值，更改配置设置。
外壳可以开始下面的命令：
$ACCUMULO_HOME/bin/accumulo shell -u [username]
shell 会提示输入相应的密码到指定的用户名，然后显示以下提示：
Shell – Apache Accumulo Interactive Shell
–
– version 1.5
– instance name: myinstance
– instance id: 00000000-0000-0000-0000-000000000000
–
– type ‘help’ for a list of available commands
–
3.1。基本管理
Accumulo shell 可以用来创建和删除表，以及配置表和实例的具体选项。
root@myinstance> tables
!METADATA
root@myinstance> createtable mytable
root@myinstance mytable>
root@myinstance mytable> tables
!METADATA
mytable
root@myinstance mytable> createtable testtable
root@myinstance testtable>
root@myinstance testtable> deletetable testtable
root@myinstance>
壳牌也可以用来插入更新和扫描表。这是非常有用的检查表。
root@myinstance mytable> scan
root@myinstance mytable> insert row1 colf colq value1
insert successful
root@myinstance mytable> scan
row1 colf:colq [] value1
括号内的数值“[]”的知名度标签。由于没有被使用，这是该行空。您可以使用“-ST”扫描到细胞内，也看到时间戳选项。
3.2。表维护
compact 命令指示 Accumulo 安排巩固和删除哪些文件项被删除的表压实。
root@myinstance mytable> compact -t mytable
07 16:13:53,201 [shell.Shell] INFO : Compaction of table mytable
scheduled for 20100707161353EDT
该 flush 命令指示 Accumulo 写当前内存中的所有条目，对于一个给定的表到磁盘。
root@myinstance mytable> flush -t mytable
07 16:14:19,351 [shell.Shell] INFO : Flush of table mytable
initiated…
3.3。用户管理
shell 可用于添加，删除，并授予用户特权。
root@myinstance mytable> createuser bob
Enter new password for ‘bob’: *********
Please confirm new password for ‘bob’: *********
root@myinstance mytable> authenticate bob
Enter current password for ‘bob’: *********
Valid
root@myinstance mytable> grant System.CREATE_TABLE -s -u bob
root@myinstance mytable> user bob
Enter current password for ‘bob’: *********
bob@myinstance mytable> userpermissions
System permissions: System.CREATE_TABLE
Table permissions (!METADATA): Table.READ
Table permissions (mytable): NONE
bob@myinstance mytable> createtable bobstable
bob@myinstance bobstable>
bob@myinstance bobstable> user root
Enter current password for ‘root’: *********
root@myinstance bobstable> revoke System.CREATE_TABLE -s -u bob
4。写作 Accumulo 客户端
4.1。运行客户端代码
有多种方式运行的 Java 代码使用 Accumulo 的。下面列出的不同的方式来执行客户端代码。
使用 Java 可执行文件
使用 accumulo 脚本
使用该工具的脚本
为了运行客户端代码编写对 Accumulo 运行，您将需要包括罐子 Accumulo 取决于你的 classpath。Accumulo 客户端的代码依赖于 Hadoop 和饲养员。对于 Hadoop 的 Hadoop 的核心罐子，在 Hadoop 的 lib 目录下的所有的罐子，conf 目录到 classpath 中。饲养员 3.3，你只需要添加饲养员罐，也不是什么在饲养员的 lib 目录。您可以运行下面的命令上的配置 Accumulo 系统，看看有什么使用它的类路径。
$ACCUMULO_HOME/bin/accumulo classpath
运行你的代码的另一种选择是把一个 jar 文件 $ ACCUMULO_HOME / lib / ext 目录。这样做后，你可以使用 accumulo 的脚本来执行你的代码。例如，如果你创建一个 jar 含有类 com.foo.Client，放置在 lib / ext 目录，那么你可以使用命令 $ ACCUMULO_HOME / bin 中 / accumulo com.foo.Client 的执行代码。
如果你正在写的地图减少，访问 Accumulo，那么你可以使用的 bin / tool.sh 的脚本来运行这些作业的工作。查看地图减少的例子。
4.2。连
所有客户端必须先识别 Accumulo 例如，他们将进行通信。做到这一点的代码如下：
String instanceName = “myinstance”;
String zooServers = “zooserver-one,zooserver-two”
Instance inst = new ZooKeeperInstance(instanceName, zooServers);
Connector conn = inst.getConnector(“user”, “passwd”);
4.3。写入数据
通过创建对象代表所有更改的列单排突变数据写入到 Accumulo 的。这些变化是由原子在 TabletServer。客户端，然后将它提交给适当的 TabletServers 到 BatchWriter 突变。
突变可以创建这样的：
Text rowID = new Text(“row1”);
Text colFam = new Text(“myColFam”);
Text colQual = new Text(“myColQual”);
ColumnVisibility colVis = new ColumnVisibility(“public”);
long timestamp = System.currentTimeMillis();
Value value = new Value(“myValue”.getBytes());
Mutation mutation = new Mutation(rowID);
mutation.put(colFam, colQual, colVis, timestamp, value);
4.3.1。BatchWriter
高度优化的 BatchWriter 送突变的多个 TabletServers 和自动批次突变摊销网络开销相同 TabletServer 注定。必须小心避免的任何传递给 BatchWriter 对象改变的内容，因为它保持内存中的对象，而配料。
添加到 BatchWriter 突变是这样的：
long memBuf = 1000000L; // bytes to store before sending a batch
long timeout = 1000L; // milliseconds to wait before sending
int numThreads = 10;
BatchWriter writer =
conn.createBatchWriter(“table”, memBuf, timeout, numThreads)
writer.add(mutation);
writer.close();
一个例子可以发现在使用批处理写 accumulo/docs/examples/README.batch
4.4。读取数据
Accumulo 优化，快速检索与给定键关联的值，并有效返回连续键及其关联值范围。
4.4.1。扫描器
检索数据，客户端使用扫描仪，它的作用像一个迭代器键和值。扫描仪可以被配置在特定的键来启动和停止，并返回可用的列的一个子集。
// specify which visibilities we are allowed to see
Authorizations auths = new Authorizations(“public”);
Scanner scan =
conn.createScanner(“table”, auths);
scan.setRange(new Range(“harry”,”john”));
scan.fetchFamily(“attributes”);
for(Entry<Key,Value> entry : scan) {
String row = entry.getKey().getRow();
Value value = entry.getValue();
}
4.4.2。隔离式扫描仪
Accumulo 支持能力提出了一个孤立的观点的行扫描时。有三种可能的方式，行可能会改变 accumulo：
一个突变应用于一个表
或大或小的压实的一部分执行的迭代器
批量导入新文件
隔离担保，所有这些操作的行上所做的更改或无被看见。使用 IsolatedScanner 孤立的观点的一个 accumulo 表取得。当使用常规的扫描仪，它是可以看到一排的非孤立的观点。例如，如果一个突变修改分三路，它可能是你只会看到两个修改。对于隔离扫描仪要么全部三个的变化被视为或无。
该 IsolatedScanner 缓冲行客户端上的，所以不会大排平板服务器崩溃。默认情况下，行缓存在内存中，但用户可以方便地提供自己的缓冲区，如果他们想缓冲到磁盘时行大。
举一个例子，看看
examples/simple/src/main/java/org/apache/accumulo/examples/simple/isolation/InterferenceTest.java
4.4.3。BatchScanner
对于某些类型的访问，它是更有效的同时检索几个范围。出现这种情况，当访问一组不连续的行，其 ID 已检索，例如从二级索引。
类似该 BatchScanner 配置到扫描器，它可以被配置为检索可用的列的一个子集，但是，而不是通过一个单一的范围，BatchScanners 接受一组范围。重要的是要注意，键由 BatchScanner 返回键以排序的顺序，因为流式传输是从多个 TabletServers 平行。
ArrayList<Range> ranges = new ArrayList<Range>();
// populate list of ranges …
BatchScanner bscan =
conn.createBatchScanner(“table”, auths, 10);
bscan.setRanges(ranges);
bscan.fetchFamily(“attributes”);
for(Entry<Key,Value> entry : scan)
System.out.println(entry.getValue());
一个例子可以发现在 accumulo/docs/examples/README.batch
4.5。代理
代理 API 允许 Java 以外的语言与 Accumulo 互动。在代码库中提供代理服务器和一个客户端可以进一步产生。
4.5.1。Prequisites
代理服务器可以住在任何节点上的基本客户端 API 将工作。这意味着它必须是能够沟通的法师，饲养员，NameNode 的数据节点。代理客户端只需要与代理服务器进行通信的能力。
4.5.2。组态
代理服务器的配置选项里面住的属性文件。最起码，你需要提供以下属性：
protocolFactory=org.apache.thrift.protocol.TCompactProtocol$Factory
tokenClass=org.apache.accumulo.core.client.security.tokens.PasswordToken
port=42424
instance=test
zookeepers=localhost:2181
在你的发行版，你可以找到一个示例配置文件：
$ACCUMULO_HOME/proxy/proxy.properties
这个配置文件示例演示备份代理服务器由 MockAccumulo 或 MiniAccumuloCluster 的的 abilty。
4.5.3。运行代理服务器
控股配置属性文件创建后，代理服务器就可以开始在 Accumulo 分布（假设你的属性文件被命名为 config.properties 中）使用以下命令：
$ACCUMULO_HOME/bin/accumulo proxy -p config.properties
4.5.4。创建一个代理客户端
除了安装旧货编译的，你还需要生成客户端代码，语言旧货安装特定语言的库。通常情况下，您的操作系统的软件包管理器就能自动安装这些你在预期的位置，如目录 / usr / lib 中 / 蟒蛇 / 节��的 site-packages /。
你可以找到节俭文件生成客户端：
$ACCUMULO_HOME/proxy/proxy.thrift
生成客户端后，在上述的配置属性指定的端口将被用来连接到服务器。
4.5.5。使用代理客户端
下面的例子已经写在 Java 和方法签名可能旧货编译器生成客户端时指定的语言不同而略有差别。在初始化一个连接到代理服务器（Apache 旧货的文件连接到旧货服务的例子），代理客户机上的方法将可用。要做的第一件事就是登录：
Map password = new HashMap<String,String>();
password.put(“password”, “secret”);
ByteBuffer token = client.login(“root”, password);
登录后，返回的令牌将被使用到客户端的后续调用。让我们创建一个表，添加一些数据，表扫描，并删除它。
首先，创建一个表。
client.createTable(token, “myTable”, true, TimeType.MILLIS);
接下来，添加一些数据：
// first, create a writer on the server
String writer = client.createWriter(token, “myTable”, new WriterOptions());
// build column updates
Map<ByteBuffer, List<ColumnUpdate> cells> cellsToUpdate = //…
// send updates to the server
client.updateAndFlush(writer, “myTable”, cellsToUpdate);
client.closeWriter(writer);
扫描数据和批处理的服务器上返回的结果：
String scanner = client.createScanner(token, “myTable”, new ScanOptions());
ScanResult results = client.nextK(scanner, 100);
for(KeyValue keyValue : results.getResultsIterator()) {
// do something with results
}
client.closeScanner(scanner);
1。介绍
Apache Accumulo 的是一个高度可扩展的结构化存储，基于谷歌的 BigTable。Accumulo 是用 Java 编写的，并在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），这是流行的 Apache Hadoop 项目的一部分工作。Accumulo 支持高效存储和检索的结构化数据，包括查询范围，并提供支持使用 Accumulo 表作为输入和输出的 MapReduce 作业。
Accumulo 设有自动负载平衡和分区，数据压缩和细粒度的安全标签。
2。Accumulo 设计
2.1。数据模型
Accumulo 提供了丰富的数据模型不是简单的键 – 值存储，但不是完全的关系数据库。数据表示为键 – 值对，其中键和值是由以下元素：
Key | Value | ||||
Row ID | Column | Timestamp | |||
Family | Qualifier | Visibility | |||
键和值的所有元素都表示为字节数组时间戳，这是一个长期的除外。Accumulo 各种键的元素和字典升序排列。时间戳以递减顺序排序，首先出现在一个连续的扫描，以便以后的版本相同的密钥。表由一组排序键 – 值对。
2.2。体系结构
accumulo 是一个分布式数据存储和检索系统，因此由一些建筑元件，其中一些许多单独服务器上运行的。大部分的工作确实涉及 Accumulo 保持一定性能的数据，如组织，可用性和完整性，在许多商品级机。
2.3。组件
一个实例的 Accumulo 包括的许多 TabletServers，一个垃圾收集过程中，一台主服务器和多个客户端。
2.3.1。tablet 服务器
TabletServer 管理一些子集的所有片（分区表）。这包括接收从客户端中写道，坚持预写日志，写入新的键值对排序在内存中，定期冲洗排序键 – 值对 HDFS 中的新文件，并响应来自客户端的读取，形成一个合并排序查看所有键和值从创建和排序的内存中存储的所有文件。
TabletServers 执行恢复以前的服务器失败，重新应用发现任何写在预写日志平板平板。
2.3.2。垃圾收集器
Accumulo 进程将共享存储在 HDFS 中的文件。每隔一段时间，垃圾收集器将确定不再需要任何进程的文件，并删除它们。
2.3.3。master
是负责检测和响应 TabletServer 失败的 Accumulo master。它试图以平衡负载分配药片仔细和指导 TabletServers 的卸载片，必要时跨 TabletServer 的。master 确保所有分片被分配到每一个 TabletServer，并处理表的创建，修改和删除请求从客户。master 也协调启动，正常关机和恢复的变化的预写日志 tablet 服务器时失败。
可能会运行多个 master。master 将选举一个作为 master，其他作为备份。
2.3.4。客户
Accumulo 包括链接到每一个应用程序的客户端库。客户端库包含逻辑寻找管理某个特定的平板电脑，服务器和通信与 TabletServers 写入和检索键 – 值对。
2.4。数据管理
Accumulo 存储表中的数据，这是划分成片。片分区行边界，这样一个特定的行的所有列和值一起被发现在同一片剂。主片分配到一个 TabletServer 的时间。这使行级交易采取不使用分布式锁或其他一些复杂的同步机制。随着客户的插入和查询数据，机器从集群中添加和删除，主迁移片来保证他们就仍然可以采集和查询负载平衡群集。
2.5。tablet 服务
写在 TabletServer 到达时，它被写入到一个预写日志，然后插入称为 MemTable 中一个排序的数据结构在内存中。当 MemTable 对达到一定规模的 TabletServer 写道排序键 – 值对在 HDFS 中的文件被称为索引顺序访问方法（ISAM）文件。这个过程被称为一个小压实。然后创建一个新的 MemTable 中预写日志记录和压实的事实。
当一个请求读取数据在 TabletServer 到达的，TabletServer 确实二进制搜索以及整个 MemTable 中每个 ISAM 文件在内存中的相关指标，找到相关的值。如果客户端执行扫描，几个键 – 值对返回给客户端为了从 MemTable 中 ISAM 文件集进行合并排序，因为他们是阅读。
2.6。压实
为了管理文件，每片的数量，定期 TabletServer 的执行主要压实 tablet 内的文件，其中一些 ISAM 文件合并成一个文件。最终将被删除以前的文件，由垃圾收集器。这也提供了一个机会，用来彻底删除键 – 值对省略键 – 值对创建新的文件时，删除条目抑制。
2.7。拆分
当创建一个表，它有一个平板电脑。随着表的增长，其最初的平板电脑最终分裂成两片。它可能是这些药片将迁移到另一台平板电脑服务器。如上表持续增长，及其片剂将继续分裂和迁移。的决定是基于自动分割片剂的片剂的大小的文件。片剂分割的大小阈值配置的每个表。除了自动分裂，用户可以手动添加的分割点，用来从表中创建新的片剂。手动分裂一个新表可以并行的读取和写入操作提供更好的初始性能，而无需等待自动分割。
当数据从表中删除，平板电脑可能会萎缩。随着时间的推移，这可能会导致空或小片。为了处理这个问题，片剂合并被引入在 1.4 Accumulo。这在后面更详细讨论。
2.8。容错
如果 TabletServer 失败，法师检测，并自动从故障服务器分配到其他服务器重新分配片。任何键 – 值对，在内存中的时间 TabletServer 失败自动重新应用预写式日志，以防止丢失任何数据。
法师将协调预写日志复制到 HDFS，以便提供给所有 tablet 服务器日志。为了使回收效率，更新在日志分组的平板电脑。注定的牌位，他们现在被分配给从排序的日志，可以快速申请 TabletServers 突变。
TabletServer 故障都注意到法师的监控页面，通过 http://master-address:50095/monitor 访问的。
图像 / failure_handling.png 的
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5。客户开发
通常情况下，Accumulo 包含许多移动部件。即使是一个单机版的 Hadoop 的 Accumulo 需要，动物园管理员，Accumulo 高手，tablet 服务器等，如果你想写单元测试使用 Accumulo 的，你需要大量的基础设施到位之前，你的测试可以运行。
5.1。模拟 Accumulo
模拟 Accumulo 用品大部分的客户端 API 模拟实现。它目前不强制用户，登录权限，等它支持迭代器和组合。请注意，MockAccumulo 保存在内存中的所有数据，并不会保留任何数据或设置运行之间。
在正常情况下与 Accumulo 客户端的交互看起来像这样：
Instance instance = new ZooKeeperInstance(…);
Connector conn = instance.getConnector(user, passwordToken);
要与 MockAccumulo 互动时，只需更换 ZooKeeperInstance 与 MockInstance：
Instance instance = new MockInstance();
事实上，你可以使用选项 - 假的 Accumulo 壳与 MockAccumulo：
$ ./bin/accumulo shell –fake -u root -p ”
Shell – Apache Accumulo Interactive Shell
–
– version: 1.5
– instance name: fake
– instance id: mock-instance-id
–
– type ‘help’ for a list of available commands
–
root@fake> createtable test
root@fake test> insert row1 cf cq value
root@fake test> insert row2 cf cq value2
root@fake test> insert row3 cf cq value3
root@fake test> scan
row1 cf:cq [] value
row2 cf:cq [] value2
row3 cf:cq [] value3
root@fake test> scan -b row2 -e row2
row2 cf:cq [] value2
root@fake test>
当测试的 Map Reduce 作业，你还可以设置的的 AccumuloInputFormat 和 AccumuloOutputFormat 类的模拟 Accumulo：
AccumuloInputFormat.setMockInstance(job, “mockInstance”);
AccumuloOutputFormat.setMockInstance(job, “mockInstance”);
5.2。mini Accumulo 集群
虽然模拟 Accumulo 的进行单元测试的客户端 API 提供了一个轻量级的实施，往往是必要写更现实的终端到终端的整合利用整个生态系统的测试。的迷你 Accumulo 集群配置和启动饲养员，初始化 Accumulo，并开始主以及一些平板电脑服务器，使这成为可能。它的运行对本地文件系统，而不必启动 HDFS。
启动它，你将需要作为参数提供一个空的目录和根密码：
File tempDirectory = // JUnit and Guava supply mechanisms for creating temp directories
MiniAccumuloCluster accumulo = new MiniAccumuloCluster(tempDirectory, “password”);
accumulo.start();
一旦我们有我们的小集群运行，我们将要与客户端 API Accumulo：
Instance instance = new ZooKeeperInstance(accumulo.getInstanceName(), accumulo.getZooKeepers());
Connector conn = instance.getConnector(“root”, new PasswordToken(“password”));
完成后，我们的开发代码，我们想关闭我们 MiniAccumuloCluster：
accumulo.stop()
// delete your temporary folder
6。表配置
Accumulo 表中有几个选项来改变默认行为，Accumulo 以及存储的数据的基础上提高性能，可以配置。这些措施包括地方团体，约束，盛开的过滤器，迭代器和块缓存。
6.1。地址组
Accumulo 套柱家庭支持存储在磁盘上分开，以允许客户端有效地扫描是经常一起使用，以避免扫描列家庭不要求列。地址组设置后，会自动利用扫描仪和 BatchScanner 操作时，他们的 fetchColumnFamilies（）方法用于。
默认情况下，表放置到同一个“默认”本地组的所有列家庭。随时可以配置其他地方团体通过 shell 或编程方式如下：
6.1.1。通过 shell 的管理地址组
usage: setgroups <group>=<col fam>{,<col fam>}{<group>=<col fam>{,<col fam>}}
[-?] -t <table>
user@myinstance mytable> setgroups group_one=colf1,colf2 -t mytable
user@myinstance mytable> getgroups -t mytable
6.1.2。通过客户端 API 地址组管理
Connector conn;
HashMap<String,Set<Text>> localityGroups = new HashMap<String, Set<Text>>();
HashSet<Text> metadataColumns = new HashSet<Text>();
metadataColumns.add(new Text(“domain”));
metadataColumns.add(new Text(“link”));
HashSet<Text> contentColumns = new HashSet<Text>();
contentColumns.add(new Text(“body”));
contentColumns.add(new Text(“images”));
localityGroups.put(“metadata”, metadataColumns);
localityGroups.put(“content”, contentColumns);
conn.tableOperations().setLocalityGroups(“mytable”, localityGroups);
// existing locality groups can be obtained as follows
Map<String, Set<Text>> groups =
conn.tableOperations().getLocalityGroups(“mytable”);
列的家庭地址组的分配可以在任何时间改变。的物理移动到他们的新地址组的列家庭主要通过定期压实过程，发生在后台持续发生。主要压实，也可如期通过 shell 立即生效：
user@myinstance mytable> compact -t mytable
6.2。约束
Accumulo 支持突变在插入时的约束。这可以被用来根据用户定义的策略禁止某些插入。不限突变不符合要求的约束被拒绝，并且发送回客户端。
约束可以通过设置表属性如下：
user@myinstance mytable> constraint -t mytable -a com.test.ExampleConstraint com.test.AnotherConstraint
user@myinstance mytable> constraint -l
com.test.ExampleConstraint=1
com.test.AnotherConstraint=2
目前，有没有通用的约束与 Accumulo 分布。新的约束条件，可以创建通过编写 Java 类实现 org.apache.accumulo.core.constraints.Constraint 接口的。
要部署一个新的约束，创建一个 jar 文件包含的类实施新的约束，并将其放置在 lib 目录的 Accumulo 安装。可以添加新的约束罐到 Accumulo，不重新启动的情况下启动，但现有的约束类的任何改变需要重新启动 Accumulo。
约束的一个例子可以发现在 accumulo/docs/examples/README.constraints 相应的代码，根据 accumulo/examples/simple/main/java/accumulo/examples/simple/constraints。
6.3。Bloom 过滤器
突变被应用到一个 Accumulo 表，每片创建几个文件。如果盛开的过滤器被启用，Accumulo 将创建并加载到内存中的一个小的数据结构，以确定文件是否包含给定键在打开文件之前。这可以大大加快查找。
为了使盛开的过滤器，壳牌输入以下命令：
user@myinstance> config -t mytable -s table.bloom.enabled=true
广泛使用 bloom 过滤器的例子可以发现在 accumulo/docs/examples/README.bloom.。
6.4。迭代器
迭代器提供了一个模块化的机制，用于将要执行的 TabletServers 功能进行扫描，或者数据压缩。这使用户能够有效地总结，筛选和汇总数据。事实上，内置的单元级别的安全功能和列取使用迭代器来实现。一些有用的迭代器中所提供与 Accumulo 和中可以找到的 org.apache.accumulo.core.iterators.user 包。在每一种情况下，任何自定义的迭代器必须包括在 Accumulo classpath 中，通常包括一个罐子在 $ ACCUMULO_HOME / lib 中或 $ ACCUMULO_HOME / lib / ext 目录，虽然 VFS 类加载器允许类路径操纵利用的各种计划，包括网址和 HDFS 的 URI。
6.4.1。shell 设置迭代
迭代器可以配置的桌子上扫描，小型压实和 / 或主要压实范围。如果迭代实现的 OptionDescriber 接口，的 setiter 命令可用于交互的方式提示用户提供值给予必要的选项。
usage: setiter [-?] -ageoff | -agg | -class <name> | -regex |
-reqvis | -vers [-majc] [-minc] [-n <itername>] -p <pri>
[-scan] [-t <table>]
user@myinstance mytable> setiter -t mytable -scan -p 15 -n myiter -class com.company.MyIterator
config 命令可以随时用于手动配置了 Iterator 不实施的 OptionDescriber 接口的情况下，这是非常有用的迭代器。
config -t mytable -s table.iterator.{scan|minc|majc}.myiter=15,com.company.MyIterator
config -t mytable -s table.iteartor.{scan|minc|majc}.myiter.opt.myoptionname=myoptionvalue
6.4.2。设置迭代编程方式
scanner.addIterator(new IteratorSetting(
15, // priority
“myiter”, // name this iterator
“com.company.MyIterator” // class name
));
一些迭代器从客户端代码需要额外的参数，如下面的例子：
IteratorSetting iter = new IteratorSetting(…);
iter.addOption(“myoptionname”, “myoptionvalue”);
scanner.addIterator(iter)
表支持独立的迭代器设置被应用在扫描时轻微压实后，而主要压实。对于大多数用途，表格将具有相同的所有三个迭代器设置，以避免不一致的结果。
6.4.3。版本迭代器和时间戳
Accumulo 提供版本的数据管理能力，通过使用时间戳内的关键。由客户端创建的关键，如果没有指定一个时间戳，然后系统将设置时间戳为当前时间。两个键具有相同的 ROWID 列，但不同的时间戳被认为是两个版本的相同的密钥。如果两个插入相同的 ROWID，列和时间戳制成 accumulo 的，则行为是不确定性。
时间戳以递减顺序排序，最新的数据是第一位的。accumulo 可以配置为返回前 k 个版本，或版本高于给定的日期。默认是返回一个最新版本。
是可以改变的通过改变 VersioningIterator 选项如下的表的版本政策：
user@myinstance mytable> config -t mytable -s table.iterator.scan.vers.opt.maxVersions=3
user@myinstance mytable> config -t mytable -s table.iterator.minc.vers.opt.maxVersions=3
user@myinstance mytable> config -t mytable -s table.iterator.majc.vers.opt.maxVersions=3
创建表时，默认情况下，它的配置，使用 VersioningIterator 和保持一个版本。可以创建一个表不 VersioningIterator NDI 选项在 shell。的 Java API 还具有以下的方法
connector.tableOperations.create(String tableName, boolean limitVersion)
逻辑时间
Accumulo 1.2 引入逻辑时间的概念。这确保由 accumulo 设置时间戳永远向前。这将有助于避免出现问题由 TabletServers 引起不同的时间设置。每片计数器时间邮票每一个突变的基础上给出了独特的一。当使用时间以毫秒为单位，如果两件事情同一毫秒内到达，然后都收到相同的时间戳。当使用时间（以毫秒为单位），将 accumulo 设定的时间始终前进，永不后退。
表可以配置为使用逻辑在创建时的时间戳如下：
user@myinstance> createtable -tl logical
删除
删除特殊键 accumulo 得到沿将所有其他数据排序。当删除键被插入时，accumulo 将不显示任何有时间戳小于或等于删除键。在主要压实，年纪比任何键删除键被省略创建的新文件，并省略键作为正规的垃圾收集过程的一部分从磁盘上删除。
6.4.4。过滤器
键 - 值对的一组扫描时，它是通过一个过滤器的使用，可以将任意的过滤策略。过滤器是只返回键 - 值对满足过滤逻辑的迭代器类型。Accumulo 有几个内置的过滤器，可以配置任何表：ColumnAgeOff AgeOff，时间戳，NoVis，和正则表达式。可以添加更多通过编写一个 Java 类扩展 org.apache.accumulo.core.iterators.Filter 类。
该 AgeOff 过滤器可以被配置为删除的数据比目标日期或一个固定的时间量从本。下面的例子设置一个表中删除插入超过 30 秒前的一切：
user@myinstance> createtable filtertest
user@myinstance filtertest> setiter -t filtertest -scan -minc -majc -p 10 -n myfilter -ageoff
AgeOffFilter removes entries with timestamps more than <ttl> milliseconds old
———-> set org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter parameter
negate, default false keeps k/v that pass accept method, true rejects k/v
that pass accept method:
———-> set org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter parameter
ttl, time to live (milliseconds): 3000
———-> set org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter parameter
currentTime, if set, use the given value as the absolute time in milliseconds
as the current time of day:
user@myinstance filtertest>
user@myinstance filtertest> scan
user@myinstance filtertest> insert foo a b c
user@myinstance filtertest> scan
foo a:b [] c
user@myinstance filtertest> sleep 4
user@myinstance filtertest> scan
user@myinstance filtertest>
看到一个表的迭代器设置，使用方法：
user@example filtertest> config -t filtertest -f iterator
———+———————————————+——————
SCOPE | NAME | VALUE
———+———————————————+——————
table | table.iterator.majc.myfilter ………….. | 10,org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter
table | table.iterator.majc.myfilter.opt.ttl …… | 3000
table | table.iterator.majc.vers ……………… | 20,org.apache.accumulo.core.iterators.VersioningIterator
table | table.iterator.majc.vers.opt.maxVersions .. | 1
table | table.iterator.minc.myfilter ………….. | 10,org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter
table | table.iterator.minc.myfilter.opt.ttl …… | 3000
table | table.iterator.minc.vers ……………… | 20,org.apache.accumulo.core.iterators.VersioningIterator
table | table.iterator.minc.vers.opt.maxVersions .. | 1
table | table.iterator.scan.myfilter ………….. | 10,org.apache.accumulo.core.iterators.user.AgeOffFilter
table | table.iterator.scan.myfilter.opt.ttl …… | 3000
table | table.iterator.scan.vers ……………… | 20,org.apache.accumulo.core.iterators.VersioningIterator
table | table.iterator.scan.vers.opt.maxVersions .. | 1
———+———————————————+——————
6.4.5。Combiners
Accumulo 允许合路器上配置表和列家庭。合当它应用于跨股份 ROWID 列家庭和列预选赛任何键关联的值。这是类似 MapReduce 的减少步骤，应用一些函数与特定键相关联的所有的值。
例如，如果一个加法组合器被配置在桌子上，以下的突变，插入
Row Family Qualifier Timestamp Value
rowID1 colfA colqA 20100101 1
rowID1 colfA colqA 20100102 1
该表将反映只有一个总价值：
rowID1 colfA colqA – 2
合路器可以使用一个表的 setiter 在 shell 命令启用。下面就是一个例子。
root@a14 perDayCounts> setiter -t perDayCounts -p 10 -scan -minc -majc -n daycount -class org.apache.accumulo.core.iterators.user.SummingCombiner
TypedValueCombiner can interpret Values as a variety of number encodings
(VLong, Long, or String) before combining
———-> set SummingCombiner parameter columns,
<col fam>[:<col qual>]{,<col fam>[:<col qual>]} : day
———-> set SummingCombiner parameter type, <VARNUM|LONG|STRING>: STRING
root@a14 perDayCounts> insert foo day 20080101 1
root@a14 perDayCounts> insert foo day 20080101 1
root@a14 perDayCounts> insert foo day 20080103 1
root@a14 perDayCounts> insert bar day 20080101 1
root@a14 perDayCounts> insert bar day 20080101 1
root@a14 perDayCounts> scan
bar day:20080101 [] 2
foo day:20080101 [] 2
foo day:20080103 [] 1
Accumulo 包括一些有用的组合器开箱。要找到这些看看在 org.apache.accumulo.core.iterators.user 包。
可以添加额外的合路，通过创建一个 Java 类，延长 org.apache.accumulo.core.iterators.Combiner 的加入一罐含有该类到 Accumulo 的 lib / ext 目录。
一个合成器的一个例子，可以发现
accumulo/examples/simple/main/java/org/apache/accumulo/examples/simple/combiner/StatsCombiner.java
6.5。块缓存
为了增加吞吐量的常用访问的条目，，采用了 Accumulo 块缓存。此块缓存缓冲区内存中的数据，因此，它并没有被读出的磁盘。的 RFile 格式 Accumulo 喜欢的组合索引块和数据块，索引块是用来寻找相应的数据块。典型的查询 Accumulo 结果在多个索引块的二进制搜索，然后通过线性扫描的一个或多个数据块。
块缓存可配置每一个表的基础上，在平板电脑上的服务器共享一个单一的资源池和所有药片托管。要配置 tablet 服务器的块高速缓存的大小，设置以下属性：
tserver.cache.data.size：指定的高速缓存文件的数据块的大小。
tserver.cache.index.size：指定文件索引的缓存的大小。
要启用的块缓存表，设置以下属性：
table.cache.block.enable：确定是否启用文件（数据）块缓存。
table.cache.index.enable：确定是否启用索引缓存。
块缓存可以有一个显着的效果，对缓解热点问题，以及减少查询延迟。它是默认启用的元数据表。
6.6。压实
当数据被写入到 Accumulo 缓存在内存中。缓冲在存储器中的数据最终被写入到 HDFS 上每片为基础。文件也可以直接向片批量导入。tablet 服务器在后台运行多个文件合并成一个主要的压实。tablet 服务器来决定哪片紧凑，平板电脑内的文件压缩。作出这一决定是使用压缩率，这是每一个表的基础上进行配置。要配置这个比例修改下列属性：
table.compaction.major.ratio
增加这一比例将导致更多的文件每片和压实工作。更多文件每片意味着更高的查询延迟。因此，调整这个比例是一个权衡之间采集和查询性能。缺省值为 3 的比例。
的比率的工作方式是，一组文件被压缩到一个文件中，如果组中的文件的大小的总和是大于集合中的最大文件的大小的比值乘以。如果这是不是真正的平板电脑中的所有文件集，最大的文件被删除考虑，剩余的文件被认为是压实。这是重复，直到压实被触发或有考虑留下任何文件。
tablet 服务器用来运行主要压实的后台线程的数量是可配置的。要配置此修改以下属性：
tserver.compaction.major.concurrent.max
此外，tablet 服务器使用小型压实的线程数是可配置的。要配置此修改以下属性：
tserver.compaction.minor.concurrent.max
正在运行和排队的主要和次要的压实的数字可见的 Accumulo 显示器页面。这可以让你看到，如果压实备份和上面的设置都需要调整。调整时可用的线程数，压实，考虑如地图和减少节点上运行的内核和其它任务的数量。
重大压实如果没有跟上，那么的文件每片数将增长到一个点查询性能开始受到影响。来处理这种情况的一种方法是，以增加压缩比。例如，如果压缩比被设置为 1，则每一个新的文件中添加一个平板轻微压实立即队列主要压实片剂。因此，如果平板电脑拥有一个 200M 的文件和小型压实写入一个 1M 的文件，那么主要的压实试图合并 200M 和 1M 的文件。如果平板电脑服务器有很多片剂试图做这样的事情，那么主要的压实将备份和文件每片的数量将开始增长，假设数据被连续写入。增加压实比例将缓解备份通过降低主要压实工作需要做。
另一个选项来处理每片种植的文件太大调整以下属性：
table.file.max
当平板电脑达到这个数字刷新其内存中的数据保存到磁盘文件和需要，它会选择做一个合并轻微压实。合并轻微压实，将平板电脑的最小文件合并轻微压缩时间在内存中的数据。因此，文件的数量不会超过这个限制增长。这将使小压实需要更长的时间，这将导致摄取性能下降。这可能会导致摄取放慢主要压实，直到有足够的时间赶上。当调整此属性，也考虑调整压缩率。理想的情况下，合并轻微的压实永远需要发生重大压实会跟上。配置文件最大和压实比只合并发生轻微压实和主要压实从未发生，这是可能的。只因为这样做合并小压实导致 O（Ñ 2）要做的工作，这应该被避免。主要压实完成的工作量是ø（N * 日志ŗ（N）），其中 ŗ是压缩率。
一个表可以手动进行压实。要启动一个小的压实，使用 flush 在 shell 命令。要发起一个重大的压实，使用外壳紧凑命令。紧凑的命令将压缩到一个文件中的一个表中的所有片。即使同一个文件的平板电脑将被压缩。一个主要压实过滤器被配置为一个表的情况下，这是有用的。以 1.4 的压缩能力的范围内的一个表中的溶液。要使用此功能指定启动停止紧凑命令行。这将只压缩片重叠在给定的行范围。
6.7。预拆分表
将平衡 Accumulo 跨服务器和分发表。表之前，变大时，它会保持在单个服务器上作为一个单一的片剂。这限制了在该数据可以被添加或查询的单个节点的速度的速度。为了提高性能，当一个表是新的，还是小的，你可以添加分割点，产生新的平板电脑。
在 shell：
root@myinstance> createtable newTable
root@myinstance> addsplits -t newTable g n t
这将创建一个新的表 4 粒。该表将被分割的字母“G”，“N”，“T”，这将很好地工作，如果该行数据与小写字母字符开始。如果你的行数据包括二进制信息或数字信息，或者如果行信息的分布是不平坦的，那么你会选择不同的分割点。现在采集和查询可以进行 4 个节点可以提高性能。
6.8。合并片
随着时间的推移，一个表可以得到非常大，如此之大，它有数百成千上万的分割点。一旦有足够的片蔓延在整个集群中的一个表，额外的分裂可能不会提高性能，可能会造成不必要的簿记。数据的分布可能会随时间而改变。例如，如果行数据包含了最新的信息和数据的不断增加和删除，以维持目前的信息的一个窗口，为老年人行的药片可能是空的。
accumulo 支持片剂合并，它可以被用来减少分割点的数目。下面的命令将所有行合并从“A”到“Z”成一个单一的平板电脑：
root@myinstance> merge -t myTable -s A -e Z
如果一个合并的结果产生一个大于配置的分割大小的片剂，片剂可能会被分割由数位板服务器。肯定会增加平板电脑大小的任何合并前，如果我们的目标是有较大的药片：
root@myinstance> config -t myTable -s table.split.threshold=2G
为了合并小药片，你可以问 accumulo 合并部分小于给定大小的表。
root@myinstance> merge -t myTable -s 100M
缺省情况下，小片将不会被合并到已经大于给定大小的片剂。这可以离开孤立的小药片。要强制合并成较大的片小药片使用“– {} – force”选项：
root@myinstance> merge -t myTable -s 100M –force
合并分片上一节的时间。如果你的表中包含许多部分小分割点，或正在试图改变分割整个表的大小，这将是更快地分割点设置和合并整个表：
root@myinstance> config -t myTable -s table.split.threshold=256M
root@myinstance> merge -t myTable
6.9。删除范围
考虑索引方案使用最新的信息在每一行。例如“20110823-15:20:25.013 的可能会对指定的日期和时间的行。在某些情况下，我们可能会喜欢这个日期的基础上删除行说，删除所有的数据比当年旧。Accumulo 支持删除操作，有效地消除两行之间的数据。例如：
root@myinstance> deleterange -t myTable -s 2010 -e 2011
这将删除所有以“2010”开始的行，它会停在“2011”开始的任何行。您可以删除任何数据，2011 年之前：
root@myinstance> deleterange -t myTable -e 2011 –force
外壳不会允许你删除一个无限的范围内（不启动），除非你提供的“– {} – force”选项。
范围的删除是通过使用在给定的开始 / 结束位置的分割，而且会影响在表中的分割的数目。
6.10。克隆表
可以创建一个新的表指向现有的表的数据。这是一个非常快的元数据操作，实际上没有数据复制。克隆表和源表可��改变独立后的克隆操作。这个功能的一个用例的测试。例如，测试一个新的过滤迭代器，克隆表，添加过滤器的克隆，并迫使主要压实。要执行测试数据较少，克隆一个表，然后使用删除范围，有效地去除很多从克隆的数据。另一个用例生成一个快照，防范人为错误。要创建一个快照，克隆一个表，然后禁止克隆的写权限。
克隆操作将指向源表的文件。这就是为什么 flush 选项默认情况下，在 shell 中存在并已启用。如果冲洗选项未启用，那么任何数据源表目前已在内存不存在克隆。
克隆表复制源表中的配置。然而，源表中的权限不会被复制到克隆。创建克隆后，只有用户创建克隆可以读取和写入。
在以下示例中，我们可以看到，克隆操作之后插入的数据是不可见的克隆。
root@a14> createtable people
root@a14 people> insert 890435 name last Doe
root@a14 people> insert 890435 name first John
root@a14 people> clonetable people test
root@a14 people> insert 890436 name first Jane
root@a14 people> insert 890436 name last Doe
root@a14 people> scan
890435 name:first [] John
890435 name:last [] Doe
890436 name:first [] Jane
890436 name:last [] Doe
root@a14 people> table test
root@a14 test> scan
890435 name:first [] John
890435 name:last [] Doe
root@a14 test>
du 命令在 shell 中显示一个表被使用在 HDFS 多少空间。此命令也可以显示在 HDFS 中有多少空间重叠的两个克隆表。在下面的例子都显示表 CI 是使用 428M。CI 是克隆 CIC 和 du 表明这两个表共享 428M。经过三个条目插入 CIC 和其满脸通红，都显示了这两个表仍然共享 428M，但中投公司本身有 226 个字节。最后，表 CIC 被压实，然后杜表明，每个表使用 428M。
root@a14> du ci
428,482,573 [ci]
root@a14> clonetable ci cic
root@a14> du ci cic
428,482,573 [ci, cic]
root@a14> table cic
root@a14 cic> insert r1 cf1 cq1 v1
root@a14 cic> insert r1 cf1 cq2 v2
root@a14 cic> insert r1 cf1 cq3 v3
root@a14 cic> flush -t cic -w
27 15:00:13,908 [shell.Shell] INFO : Flush of table cic completed.
root@a14 cic> du ci cic
428,482,573 [ci, cic]
226 [cic]
root@a14 cic> compact -t cic -w
27 15:00:35,871 [shell.Shell] INFO : Compacting table …
27 15:03:03,303 [shell.Shell] INFO : Compaction of table cic completed for given range
root@a14 cic> du ci cic
428,482,573 [ci]
428,482,612 [cic]
root@a14 cic>
6.11。表导出
Accumulo 支持导出表的表复制到另一个集群的目的。导出和导入表保留表配置，分裂，和逻辑的时间。表导出，然后复制通过的 hadoop distcp 命令。要导出表，它必须是离线和保持脱机而 discp 运行的。它需要保持脱机状态的原因是为了防止文件被删除。表可以克隆和克隆脱机序，以避免失去对表的访问。参见 DOCS / 例子 / README.export 一个例子。
7。表设计
7.1。基本表
行 ID 进行排序由于 Accumulo 表，每个表都可以被认为是被索引的行 ID。行 ID 进行查找，可以快速执行，做一个二进制搜索，第一个冲过片，然后在平板电脑。客户应小心选择行 ID，以支持其所需的应用程序。一个简单的规则是选择行 ID 为每个实体的唯一标识符来存储和分配所有其他属性进行跟踪，根据此行的 ID 列。例如，如果我们有一个逗号分隔的文件中的下列数据：
userid,age,address,account-balance
我们可能会选择此数据存储使用的的 ROWID，其余列家庭中的数据的 userid：
Mutation m = new Mutation(new Text(userid));
m.put(new Text(“age”), age);
m.put(new Text(“address”), address);
m.put(new Text(“balance”), account_balance);
writer.add(m);
作家。（米）;
通过指定的用户 ID 作为扫描仪的范围和获取特定的列，然后我们就可以检索任何一个特定的用户 ID 列：
Range r = new Range(userid, userid); // single row
Scanner s = conn.createScanner(“userdata”, auths);
s.setRange(r);
s.fetchColumnFamily(new Text(“age”));
for(Entry<Key,Value> entry : s)
System.out.println(entry.getValue().toString());
7.2。ROWID 设计
通常，它是必要的，以便有预期的访问模式最适合的方式，是命令行变换 ROWID。一个很好的例子，这是互联网域名的组成部分，以相同的父域组行的顺序颠倒过来：
com.google.code
com.google.labs
com.google.mail
com.yahoo.mail
com.yahoo.research
有些数据可能会导致在创造非常大的行 – 行有许多列。在这种情况下，表设计可能要拆分这些行更好的负载平衡，同时保持他们在一起排序的扫描目的。这可以通过在该行的末尾附加一个随机的子串：
com.google.code_00
com.google.code_01
com.google.code_02
com.google.labs_00
com.google.mail_00
com.google.mail_01
它也可以通过添加一个字符串表示的一段时间，如一周或一个月的日期：
com.google.code_201003
com.google.code_201004
com.google.code_201005
com.google.labs_201003
com.google.mail_201003
com.google.mail_201004
追加日期提供了一个给定的日期范围限制扫描的附加功能。
7.3。索引
为了支持通过查找一个实体的多个属性，额外的索引可以建。然而，因为 Accumulo 表可以支持任意数量的列不事先指定的一个附加指标往往会在主表中的记录足以支持查找。在这里，该指数已为 ROWID 值或期限从主表，列的家庭都是一样的，预选赛的索引表列包含从主表的 ROWID。
| RowID | Column Family | Column Qualifier | Value |
|---|---|---|---|
Term | Field Name | MainRowID |
注：我们存储的 rowid 列预选赛，而不是价值，这样我们就可以有一个以上的 ROWID 与一个特定的期限内的指数相关。如果我们存储这个值，我们只能看到一个值出现自 Accumulo 默认配置为返回一个最新的值与键关联的那些行。
然后，可以通过先扫描索引表出现需要的值在指定的列，返回一个列表，从主表行 ID 查找。这些可以被用于检索每个匹配的记录，在他们的全部，或列的一个子集，从主表。
支持高效查找多个从同一个表的 rowid 中，Accumulo 客户端库提供一个 BatchScanner。用户可以指定一组范围，在多个线程执行的查找到多个服务器，并返回一个 Iterator 所有检索的行 BatchScanner。返回的行排序顺序，不作为的情况下，基本的扫描仪接口。
// first we scan the index for IDs of rows matching our query
Text term = new Text(“mySearchTerm”);
HashSet<Text> matchingRows = new HashSet<Text>();
Scanner indexScanner = createScanner(“index”, auths);
indexScanner.setRange(new Range(term, term));
// we retrieve the matching rowIDs and create a set of ranges
for(Entry<Key,Value> entry : indexScanner)
matchingRows.add(new Text(entry.getKey().getColumnQualifier()));
// now we pass the set of rowIDs to the batch scanner to retrieve them
BatchScanner bscan = conn.createBatchScanner(“table”, auths, 10);
bscan.setRanges(matchingRows);
bscan.fetchFamily(“attributes”);
for(Entry<Key,Value> entry : scan)
System.out.println(entry.getValue());
动态模式的 Accumulo 能力的优点之一是，不同的字段可以采集到同一物理表。但是，它可能有必要建立不同的索引表，如果不同的条款必须进行格式化，以保持适当的排序顺序。例如，实数必须比自己平时的符号不同的格式，以正确排序。在这些情况下，通常独特的数据类型的每一个索引就足够了。
7.4。实体属性和图形表
Accumulo 是理想的存储实体及其属性的属性，特别是稀疏。它往往是一起加入多个数据集，在同一表常见的实体。这可以允许的代表性的曲线图，其中包括节点，它们的属性，并且它连接到其他节点。
存储个别事件，而非实体的属性或图形表存储聚合信息的事件中所涉及的实体和实体之间的关系。单一事件时，不是非常有用，当随意一个不断更新的聚合，这通常是可取的。
实体 – 属性或图形表的物理架构如下：
| RowID | Column Family | Column Qualifier | Value |
|---|---|---|---|
EntityID | Attribute Name | Attribute Value | Weight |
EntityID | Edge Type | Related EntityID | Weight |
例如，要跟踪员工，经理和产品以下实体属性表可以使用。注意所用的权并不总是必要的，被设置为 0 时，不使用。
| RowID | Column Family | Column Qualifier | Value |
|---|---|---|---|
E001 | name | bob | 0 |
E001 | department | sales | 0 |
E001 | hire_date | 20030102 | 0 |
E001 | units_sold | P001 | 780 |
E002 | name | george | 0 |
E002 | department | sales | 0 |
E002 | manager_of | E001 | 0 |
E002 | manager_of | E003 | 0 |
E003 | name | harry | 0 |
E003 | department | accounts_recv | 0 |
E003 | hire_date | 20000405 | 0 |
E003 | units_sold | P002 | 566 |
E003 | units_sold | P001 | 232 |
P001 | product_name | nike_airs | 0 |
P001 | product_type | shoe | 0 |
P001 | in_stock | germany | 900 |
P001 | in_stock | brazil | 200 |
P002 | product_name | basic_jacket | 0 |
P002 | product_type | clothing | 0 |
P002 | in_stock | usa | 3454 |
P002 | in_stock | germany | 700 |
为了有效更新的边权重，合计迭代器可以配置相同的密钥应用的所有突变添加值。这些类型的表可以很容易地创建从原始事件，个别事件的实体，属性和关系通过简单的提取和插入钥匙进入 Accumulo 各计数 1。聚合迭代会照顾保持边缘权重。
7.5。文件分区索引
用一个简单的索引如上所述运作良好时，寻找匹配的记录一组给定的标准之一。同时符合多个条件的记录，如寻找文件包含所有的话时，当寻找 ’ 和 ’ 白 ’ 和 ’ 家 ’，有几个问题。
首先是必须被发送到客户端，这会导致网络流量的特定匹配的搜索条件中的任一项，该组的所有记录。第二个问题是客户端是负责执行的交集上套的记录返回，以消除所有，但所有搜索条件匹配的记录。内存的客户端可能会在此操作过程中很容易被淹没。
由于这些原因，Accumulo 包括支持的方案被称为分片索引，这些组操作可以被执行上面的 TabletServers 决定哪些记录包括在结果集中的，可以在不产生网络流量。
这是通过分割记录成箱，每个驻留在至多一个 TabletServer 上，然后创建一个索引，每个记录在每个垃圾桶如下：
| RowID | Column Family | Column Qualifier | Value |
|---|---|---|---|
BinID | Term | DocID | Weight |
由用户定义的摄取应用映射到文件或记录。存储 BinID 的 ROWID，我们确保特定斌的所有信息都包含在一个单一的平板电脑，并托管在一个单一的 TabletServer 以来从未分裂 Accumulo 行跨片。存储列家庭服务条款，使在这个垃圾桶的所有文件包含给定的长期快速查找。
最后，我们进行交集操作，通过一个特殊的迭代器称为相交迭代 TabletServer。由于文件分割成许多垃圾桶，搜索所有文件必须搜索每一个垃圾桶。我们可以使用 BatchScanner，并行扫描所有的垃圾桶。相交迭代器应该启用一个 BatchScanner 在用户查询代码如下：
Text[] terms = {new Text(“the”), new Text(“white”), new Text(“house”)};
BatchScanner bs = conn.createBatchScanner(table, auths, 20);
IteratorSetting iter = new IteratorSetting(20, “ii”, IntersectingIterator.class);
IntersectingIterator.setColumnFamilies(iter, terms);
bs.addScanIterator(iter);
bs.setRanges(Collections.singleton(new Range()));
for(Entry<Key,Value> entry : bs) {
System.out.println(” ” + entry.getKey().getColumnQualifier());
}
此代码有效的 BatchScanner 扫描一个表的所有平板电脑，寻找符合所有条款的文件。因为所有的平板电脑正在扫描的每个查询，每个查询比其他的 Accumulo 扫描，这通常涉及少数 TabletServers 更加昂贵。这减少了支持的并发查询数量和被称为 ’ 掉队 ’ 的问题，其中每一个查询运行慢最慢的服务器参与。
当然，快速的服务器将其结果返回给客户端，它可以显示给用户，而他们等待的结果到达其余立即。如果结果是无序的，这是一个相当有效的到达第一的成绩不如其他任何用户。
8。高速摄取
accumulo 经常被用来作为一个更大的数据处理和存储系统的一部分。涉及 Accumulo，摄取和查询组件的并行系统性能发挥到极致的设计应提供足够的并行和并发性，以避免产生瓶颈，为用户和其他系统写入和读取 Accumulo。有几种方法，以实现高接收性能。
8.1。预拆分新表
新表包括默认情况下，一个单一的平板电脑。由于基因突变，表的增长和分裂成平衡由主跨 TabletServers 的多个片。这意味着总的摄取率将被限制在更少的服务器为群集内的，直到表中已经到了有是在每个 TabletServer 片其中。
预分割表，确保有尽可能多片随意摄取前开始利用一切可能的并行集群硬件。表可以随时拆分使用 shell：
user@myinstance mytable> addsplits -sf /local_splitfile -t mytable
就提供并行摄取的目的，没有必要创造更多的平板电脑比有物理机集群内合共摄取率是一个函数的物理机数量。请注意，合共摄取率仍然摄取客户的机器上运行的数量，分布的 rowid 桌子对面的。的聚集摄取率将是次优的，如果有许多插入一个小数目的 rowid。
8.2。多个 Ingester 客户端
Accumulo 是能够扩展的摄取率非常高，这是取决于有多少人 TabletServers 运转中，但也摄取客户的数量。这是因为单个客户端，同时能配料突变和将它们发送到所有 TabletServers，是最终在一台机器可以处理的数据的量限制。合共摄取率的客户端数点在其中的总 I / O 的 TabletServers 或总的网络带宽容量达到线性扩展。
在高利率的摄取是最重要的操作设置，群集通常配置仅运行 Ingester 客户奉献一定数量的机器。客户最佳的摄食率必要 TabletServers，精确的比率会有所不同，根据每台机器的资源和数据类型的分布。
8.3。大量摄取
Accumulo 支持的能力，如 MapReduce 的外部进程所产生的文件导入到现有的表。在某些情况下，它可能会更快加载数据，这种方式通过通过客户使用 BatchWriters 摄入而非。这使得大量的机器格式化数据的方式 Accumulo 预期。的新文件，然后简单地介绍到 Accumulo 通过一个 shell 命令。
要配置的 MapReduce 准备批量加载数据格式化，作业应设置使用范围分区工具，而不是默认的哈希分区工具。范围分区工具使用分割点的 Accumulo 表，将接收到的数据。分割点，可从外壳由 MapReduce RangePartitioner 的使用。请注意，这仅仅是有用的，如果现有的表已经分裂成多个片。
user@myinstance mytable> getsplits
aa
ab
ac
…
zx
zy
zz
运行 MapReduce 作业，使用创建文件的 AccumuloFileOutputFormat 被介绍给 Accumulo 的。一旦完成，文件可以添加到 Accumulo 通过壳：
user@myinstance mytable> importdirectory /files_dir /failures
需要注意的是引用的路径是目录，Accumulo 运行在同一个 HDFS 实例。Accumulo 将没有任何文件被添加到指定的第二个目录。
一个完整的例子，可以发现在使用大量摄取 accumulo / 文档 / 例子 / README.bulkIngest
8.4。散装摄取的逻辑时间
逻辑的时间是非常重要的大宗进口数据，客户端代码可能会选择一个时间戳。在批量导入时，用户可以选择被导入文件的集合时间，以使逻辑。当它的启用，Accumulo 使用迭代次批量导入的文件中懒洋洋地设置一个专门的系统。这种机制确保了时间不同步多节点应用程序（如运行 MapReduce 的）将保持一定的因果顺序的假象。这减轻了问题的时间是错误的系统上创建该文件批量导入。导入该文件时，这些时间都没有设置，但只要它是读取扫描或压实。进口，在一段时间内获得和总是使用由专门的系统迭代设置时间。
的时间戳分配的 accumulo 将在该文件中的每一个键是相同的。这可能会导致问题，如果文件中包含多个密钥是相同的时间戳除外。在这种情况下，按键的排序顺序是不确定的。这可能发生，如果在同一批量导入文件插入和更新。
8.5。MapReduce��摄取
这是可能的，以有效地写入许多突变 Accumulo 的平行的方式从一个 MapReduce 作业。在这种情况下被写入 MapReduce 的数据处理，住在 HDFS 中，写突变 Accumulo 使用 AccumuloOutputFormat 的。见的 MapReduce 下节分析的详细信息。
使用 MapReduce 的一个例子可以找到根据 accumulo/docs/examples/README.mapred
9。Google Analytics（分析）
Accumulo 支持更先进的数据处理不是简单的保持按键的排序和执行高效的查找。Google Analytics（分析）可以开发使用 MapReduce 和配合 Accumulo 表中的迭代器。
9.1。MapReduce 的
Accumulo 表可以作为 MapReduce 作业的源和目标。与 MapReduce 作业要使用 Accumulo 的表（特别是新的 Hadoop 的 API 版本 0.20），作业参数配置，使用 AccumuloInputFormat AccumuloOutputFormat。通过这两种格式类 Accumulo 具体参数可以设置，做到以下几点：
输入验证并提供用户凭据
限制扫描一定范围的行
限制输入可用列的一个子集
9.1.1。mapper 和 reducer 类
要阅读从 Accumulo 表与下面的类的参数，并创建一个映射请务必配置 AccumuloInputFormat 的。
class MyMapper extends Mapper<Key,Value,WritableComparable,Writable> {
public void map(Key k, Value v, Context c) {
// transform key and value data here
}
}
要写入一个 Accumulo 表，与下面的类的参数，并创建一个减速请务必配置 AccumuloOutputFormat 的。从减速机发射的关键标识被发送到的表的突变。这允许一个单一的减速写信给一个以上的表，如果需要的。一个默认的表可以使用 AccumuloOutputFormat 配置，在这种情况下，在输出表的名称没有被传递到减速机内的上下文对象。
class MyReducer extends Reducer<WritableComparable, Writable, Text, Mutation> {
public void reduce(WritableComparable key, Iterable<Text> values, Context c) {
Mutation m;
// create the mutation based on input key and value
c.write(new Text(“output-table”), m);
}
}
通过为输出文本对象应包含表的名称应采用这种突变。文本可以是空的，在这种情况下，突变将被应用到默认指定表名在 AccumuloOutputFormat 股权。
9.1.2。AccumuloInputFormat 选择
Job job = new Job(getConf());
AccumuloInputFormat.setInputInfo(job,
“user”,
“passwd”.getBytes(),
“table”,
new Authorizations());
AccumuloInputFormat.setZooKeeperInstance(job, “myinstance”,
“zooserver-one,zooserver-two”);
可选设置:
Accumulo 限制到一组行范围:
ArrayList<Range> ranges = new ArrayList<Range>();
// populate array list of row ranges …
AccumuloInputFormat.setRanges(job, ranges);
accumulo 限制到一个列表的列:
ArrayList<Pair<Text,Text>> columns = new ArrayList<Pair<Text,Text>>();
// populate list of columns
AccumuloInputFormat.fetchColumns(job, columns);
使用正则表达式来匹配行 IDs：
AccumuloInputFormat.setRegex(job, RegexType.ROW, “^.*”);
9.1.3. AccumuloOutputFormat options
boolean createTables = true;
String defaultTable = “mytable”;
AccumuloOutputFormat.setOutputInfo(job,
“user”,
“passwd”.getBytes(),
createTables,
defaultTable);
AccumuloOutputFormat.setZooKeeperInstance(job, “myinstance”,
“zooserver-one,zooserver-two”);
可选设置:
AccumuloOutputFormat.setMaxLatency(job, 300); // milliseconds
AccumuloOutputFormat.setMaxMutationBufferSize(job, 5000000); // bytes
一个示例使用 MapReduce 和 Accumulo 可以发现 accumulo/docs/examples/README.mapred
d
9.2。合路
许多应用程序都可以从中受益的能力，总价值跨越常用键。这是可以做到通过合路器的迭代器，和类似的减少 MapReduce 的步骤。这提供了定义在线增量更新的分析能力，没有面向批处理的 MapReduce 作业相关的开销或延迟。
所有这一切都需要一个表的总价值来识别字段值将被分组，插入突变与这些领域的关键，组合迭代器支持所需的总结操作和配置表。
结合迭代的唯一限制是，组合开发人员不应该承担所有的值给定键已经看到，由于新的突变可以随时插入。这排除了如计算平均值时，例如在聚合中使用的值的总数。
9.2.1。特征向量
相结合的迭代器范围内 Accumulo 的表的一个有趣的用途是存储用于在机器学习算法的特征矢量。例如，许多算法，如 k -means 聚类，支持向量机，异常检测等使用特征向量的概念和计算距离度量学习一个特定的模式。可用于列中一个 Accumulo 表中有效地存储稀疏特征和他们的重量，以通过使用一个组合的迭代器进行增量更新。
9.3。统计建模
需要更新，由多台机器上并行的统计模型，可以类似地存储范围内 Accumulo 表。例如，可以有一个 MapReduce 的工作是一个全球性的统计模型迭代更新每个地图，或降低了工作人员的工作参考通过一个嵌入式 Accumulo 的客户端被读取和更新的模型零件的。
使用 Accumulo 这样小块的信息，在随机存取模式，这是相辅相成的 MapReduce 的顺序访问模式实现高效，快速的查找和更新。
10。安全
Accumulo 延伸 BigTable 的数据模型来实现的安全机制被称为单元级别的安全。每一个键 – 值对都有自己的安全标签，存储的密钥，该密钥是用来确定一个给定的用户是否满足安全要求的值读列下的可见性元素。这使得数据被存储在同一行内的多种安全级别，以及不同程度的访问相同的表查询的用户，同时保持数据的机密性。
10.1。安全标签表达式
当突变的应用，用户可以指定一个安全标签的每个值。这样做是通过一个 ColumnVisibility 对象的 put（）方法创建的突变：
Text rowID = new Text(“row1”);
Text colFam = new Text(“myColFam”);
Text colQual = new Text(“myColQual”);
ColumnVisibility colVis = new ColumnVisibility(“public”);
long timestamp = System.currentTimeMillis();
Value value = new Value(“myValue”);
Mutation mutation = new Mutation(rowID);
mutation.put(colFam, colQual, colVis, timestamp, value);
10.2。安全标签表达式语法
防伪标签由一组所需要的值读标签是与用户定义的令牌。可以指定所需的令牌的集合，支持的令牌的逻辑“与”和“或”的组合，以及嵌套组的令牌一起使用的语法。
例如，假设在我们的组织，我们希望我们的数据值标签防伪标签用户角色定义。我们可能已经令牌，如：
管理员
审计
系统
这些可以单独指定，或结合使用逻辑运算符：
/ / 用户必须具有管理员权限：
管理员
/ / 用户必须具有管理员和审核权限
管理审计
/ / admin 或审计权限的用户
管理 | 审计
/ / 用户必须具有审计和管理员或系统中的一个或两个
（管理系统）及审计
当 | 与运营商的使用，必须使用括号来指定优先级的运算符。
10.3。授权
当客户端试图读取数据从 Accumulo，任何防伪标签进行检查对集时扫描仪或 BatchScanner 的创建通过客户端代码的授权。如果授权被确定为不足，以满足安全标签，该值被抑制结果发送回给客户端的一组。
指定授权用户拥有令牌作为一个逗号分隔的列表：
// user possesses both admin and system level access
Authorization auths = new Authorization(“admin”,”system”);
Scanner s = connector.createScanner(“table”, auths);
10.4。用户授权
每个 accumulo 用户具有一组相关联的安全性标签。要操纵这些在 shell 中使用 setuaths 和 getauths 命令。这些也可以使用 java 安全操作 API 修改。
当用户创建了一个扫描仪，通过一组授权。如果传递到扫描仪的授权用户授权的一个子集，然后将抛出一个异常。
为了防止用户写他们无法读取数据，添加的知名度约束到表中。使用 EVC 选项的 CREATETABLE shell 命令启用此约束。对于现有的表使用下面的 shell 命令到启用的知名度约束。确保约束不与任何现有的约束冲突。
config -t table -s table.constraint.1=org.apache.accumulo.core.security.VisibilityConstraint
ALTER TABLE 权限的任何用户可以添加或删除此约束。此约束并不适用于大容量导入数据，如果这是一个关注，然后禁用批量的进口许可。
10.5。安全授权处理
对于许多用户提供服务的应用程序，它并不期望将创建一个 accumulo 用户，每个应用程序用户。在这种情况下，任何的应用程序的用户所需要的所有授权的 accumulo 用户必须被创建。服务查询，应用程序应该创建一个扫描仪应用程序用户的授权。这些授权可以得到可信的第三方。
生产系统通常将整合公共密钥基础设施（PKI）和指定的客户端代码在查询使用 PKI 服务器层进行谈判，以验证用户身份并获取授权令牌（凭据）。这要求用户指定所必需的信息，来验证自己的系统。用户身份一旦建立，他们的凭据可以访问客户端代码及用户之所及之外传递给 Accumulo，。
10.6。查询服务层
由于的主要方法的互动与 Accumulo 是通过 Java API，生产环境中经常调用的执行查询层。这可以通过在容器中使用 Web 服务的 Apache Tomcat 这样的，但不是必需的。查询服务层提供面向用户的应用程序可以建立一个平台，提供了一种机制。这允许应用程序设计者隔离潜在的复杂的查询逻辑，并执行基本的安全功能提供了一种方便点。
一些生产环境，选择在这一层，用户标识符用于检索的访问凭据，然后缓存在查询层，并提交到 Accumulo 通过授权机制来实现认证。
通常情况下，查询服务层位于在 Accumulo 和用户工作站之间。
11。管理
11.1。硬件
因为我们正在运行的基本上是两个或三个同时整个集群分层系统：HDFS，Accumulo 和 MapReduce，这是典型的由 4 至 8 核心，8 到 32 GB RAM 的硬件。这是这样每个正在运行的过程中可以有至少一个芯和 2 – 4 GB 的。
运行 HDFS 的核心之一，通常可以保持 2 至 4 个磁盘忙，所以每台机器可能通常为 2×300GB 硬盘和多达 4 个 1TB 或 2TB 磁盘。
低于这一标准，如与 1U 服务器 2 芯和 4GB 每个是可以做到的，但在这种情况下，建议只运行每台机器上的两个过程 – 即的 DataNode 和 TabletServer 的或的 DataNode 和 MapReduce 的工人，但不所有三个。这里的约束是有足够的可用堆空间，一台机器上的所有进程。
11.2。网络
Accumulo 通过远程过程调用两个传递数据和控制信息通过 TCP / IP 进行通信。此外，Accumulo 使用 HDFS 客户沟通与 HDFS。为了达到良好的采集和查询性能，足够的网络带宽必须可任意两台机器之间。
11.3。安装
选择目录安装 Accumulo。这个目录将被引用环境变量 $ ACCUMULO_HOME。运行以下命令：
$ tar xzf accumulo-assemble-1.5.0-bin.tar.gz # unpack to subdirectory
$ mv accumulo-assemble-1.5.0-bin $ACCUMULO_HOME # move to desired location
在群集内的每台机器重复此步骤。通常情况下，所有的机器有相同的 $ ACCUMULO_HOME。
11.4。依赖关系
Accumulo 需要 HDFS，ZooKeeper 的配置和运行开始之前。密码应配置 SSH 至少 Accumulo 主和 TabletServer 机之间。在集群中运行网络时间协议（NTP），以确保节点的时钟，不要太脱节，这可能会导致自动时间戳数据的问题，这也是一个不错的主意。
11.5。组态
Accumulo 配置编辑几个壳牌和 XML 文件中发现 $ ACCUMULO_HOME / conf 目录。其结构类似于 Hadoop 的配置文件。
11.5.1。编辑机密 / accumulo 的 env.sh
Accumulo 需要知道在哪里可以找到它依赖于软件。编辑 accumulo env.sh 指定以下内容：
1. 输入的安装目录 Accumulo 为 ACCUMULO_HOME 美元的位置
2. 输入您系统的 Java 回家 $ JAVA_HOME
3.Hadoop 的输入位置为 $ HADOOP_HOME
4. 选择的位置 Accumulo 日志，并将其输入 $ ACCUMULO_LOG_DIR“
5. 输入的 ZooKeeper 为 ZOOKEEPER_HOME 美元的位置
通过默认 Accumulo TabletServers 被设置为使用 1GB 的内存。你可能会改变这个通过改变价值 $ ACCUMULO_TSERVER_OPTS。注意语法是 Java 的 JVM 命令行选项。此值应小于物理内存的运行 TabletServers 机器。
有主人的内存使用和垃圾收集过程中的类似选项。如果他们超出物理 RAM 的硬件，减少这些，增加他们的物理 RAM 的范围内，如果一个进程失败，因为内存不足。
请注意，您将指定 Java 堆空间，在 accumulo env.sh。您应确保总的堆空间用于 Accumulo TSERVER 和在 Hadoop 的 DataNode 和 TaskTracker 必须是小于集群中的每个从节点上的可用内存。大型集群上，建议，都可以在不同的机器上运行 Hadoop 的 NameNode 的 Accumulo 主，次要的 NameNode，和 Hadoop JobTracker 的允许他们使用更多的堆空间。如果您运行的是一小簇在同一台机器上，同样确保他们的堆空间设置适合于可用的内存。
11.5.2。集群规范
在机器将作为的 Accumulo 主：
1. 写 $ ACCUMULO_HOME / conf 目录 / 硕士文件 Accumulo 主的 IP 地址或域名。
2. 写的机器，这将是在 $ ACCUMULO_HOME / conf 目录 / 奴隶，每行一个 TabletServers 的 IP 地址或域名。
请注意，如果使用域名而不是 IP 地址，DNS 必须配置正确参与集群中的所有机器。DNS 可以是一个混乱的错误源。
11.5.3。Accumulo 设置
指定适当的值 ACCUMULO_HOME 元 / conf 目录 / accumulo 的 site.xml 中的下列设置：
<property>
<name>zookeeper</name>
<value>zooserver-one:2181,zooserver-two:2181</value>
<description>list of zookeeper servers</description>
</property>
这使找到的 ZooKeeper Accumulo。Accumulo 使用 ZooKeeper 的协调过程，并有助于敲定 TabletServer 失败之间设置的。
<property>
<name>walog</name>
<value>/var/accumulo/walogs</value>
<description>local directory for write ahead logs</description>
</property>
Accumulo 预写日志记录所有变更表，然后将它们提交到表。“walog 设置指定预写日志写入到每台机器上的本地目录。这个目录应该存在所有机器上作为 TabletServers 的。
<property>
<name>instance.secret</name>
<value>DEFAULT</value>
</property>
实例需要一个秘密，使服务器之间的安全通信。配置你的秘密，并确保不向其他用户可读，的 site.xml accumulo 的文件是。
可以修改某些设置通过 Accumulo 外壳，并立即生效，但一些设置需要一个过程重新启动才能生效。有关详细信息，请参阅“配置文件（可在监视器上的网页）。
11.5.4。部署配置
复制的主人，奴隶，env.sh accumulo，如果有必要，accumulo 的 site.xml 从 $ ACCUMULO_HOME / conf 目录 / 所有的机器的奴隶文件中指定主目录。
11.6。初始化
必须初始化 Accumulo 创建的结构，它在内部使用定位数据在集群。HDFS 是必须要配置和运行之前 Accumulo 可以初始化。
HDFS 开始后，可以进行初始化通过执行 $ ACCUMULO_HOME /bin/ accumulo 的初始化。这个脚本会提示输入名称此实例 Accumulo。实例名称是用来确定一套表和特定于实例的设置。然后，该脚本将一些信息写入到 HDFS，所以 Accumulo 可以正常启动。
初始化脚本会提示你设置 root 密码。一旦 Accumulo 初始化后，就可以开始。
11.7。运行
11.7.1。从 Accumulo 开始
确保上配置的 Hadoop 集群中的所有机器，包括访问共享 HDFS 实例。确保 HDFS，ZooKeeper 的运行。请确保 ZooKeeper 的配置和集群中的至少一台计算机上运行。启动 Accumulo 使用 BIN /start-all.sh 脚本。
为了验证，运行 Accumulo，检查“状态”页面监控下。此外，shell 可提供一些信息表通过读取元数据表的状态。
11.7.2。停止 Accumulo
要正常关机，运行的 BIN /stop-all.sh 和主协调所有的 tablet 服务器关机。的关机等待完成所有的小压实，所以它可能需要一些时间为特定的配置。
11.8。监控
主 Accumulo 监测的 Accumulo 组件的状态和健康提供了一个接口。这个接口可以访问指着 Web 浏览器 http://accumulomaster:50095/status
11.9。记录
Accumulo 处理每写一组日志文件。默认情况下，这些被发现下 $ ACCUMULO /logs/。
11.10。恢复
关闭 Accumulo TabletServer 故障或错误的情况下，有些突变可能不会一直未成年人正确压缩到 HDFS。在这种情况下，将自动重新 Accumulo 这种突变的预写日志时，片从故障服务器重新分配由主，在一个单一的 TabletServer 故障的情况下，或下一次启动 Accumulo，在发生故障时，关机期间。
要求预写日志记录器复制到 HDFS 进行恢复。复制日志，他们还整理，使平板电脑可以很容易地找到他们失踪的更新。在 Accumulo 监控状态页显示每个文件的复制 / 排序状态。一旦恢复完成涉及任何片应回到 “ 在线“状态，到那时，这些药片将无法给客户。
Accumulo 客户端库配置重试失败的突变，并在许多情况下，客户将能够继续处理后的恢复过程中，没有抛出任何异常。
Accumulo 的详细介绍 ：请点这里
Accumulo 的下载地址 ：请点这里
