1. 问题起因 通过snapshot做跨集群数据同步时,在执行拷贝脚本里没有指定所有者及所有组,导致clone时没有权限,客户端卡死.master一直报错,经过一系列操作后,导致RIT异常. 2. 异常记录 不指定所有者,默认权限是hdfs:hbase,会导致异常 执行clone_snapshot <snapshot_name>,<table_name>时,master异常信息 经过一系列操作后(重启.删除hdfs相关目录)出现了RIT: 3. 解决过程 因之前使用hbase1.2

Hadoop3.1.2 + Hbase2.2.0 设置lzo压缩算法: 写在前面,在配置hbase使用lzo算法时,在网上搜了很多文章,一般都是比较老的文章,一是版本低,二是一般都是使用hadoop-gpl-compression,hadoop-gpl-compression是一个比较老的依赖包,现已被hadoop-lzo替代,希望遇到hadoop和hbase配置lzo算法时,能有所帮助 安装lzo库 1.下载最新的lzo库,下载地址:http://www.oberhumer.com/opens

依赖hadoop 环境,我这边的版本是hadoop-2.6.5 选择hbase2.0.0版本的时候,去官网查看支持的hadoop版本 1.伪分布式安装 下载:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.0.0-alpha4/ 版本:hbase-2.0.0-alpha4-bin.tar.gz 2.tar -zxvf  hbase-2.0.0-alpha4-bin.tar.gz 3.chwon -R hadoop:hadoop  hbase-2.0.0-alpha

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 缩略语 3 3. 安装规划 3 3.1. 用户规划 3 3.2. 目录规划 4 4. 相关端口 4 5. 下载安装包 4 6. 修改配置文件 5 6.1. 修改策略 5 6.2. 修改conf/regionservers 5 6.3. 修改conf/hbase-env.sh 5 6.4. 修改conf/log4j.properties 6 6.5. 修改conf/hbase-site.xml 6 6.5.1. hbase.master.info.port 8

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 为什么会超简单 借助ansible简化了CDH6部署工作的大部分内容,也降低了手工操作失误的概率,今天实战的内容,是在一台安装了ansible的电脑上(苹果或Linux操作系统)运行ansible脚本,远程操作一台CentOS服务器,在上面部署CDH6,并操作验证本次部署是否成功. ansib

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

一.安装前置条件说明 1.1 JDK版本说明 HBase 需要依赖JDK环境,同时HBase 2.0+ 以上版本不再支持JDK 1.7 ,需要安装JDK 1.8+ .JDK 安装方式见本仓库: Linux环境下JDK安装 1.2 Standalone模式和伪集群模式的区别 在Standalone模式下,所有守护进程都运行在一个jvm进程/实例中: 在伪分布模式下,HBase仍然在单个主机上运行,但是每个守护进程(HMaster,HRegionServer 和 ZooKeeper)则分别作为一个单

一.HBase过滤器简介 Hbase提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase抽象类实现了Filter接口.所有内置的过滤器则直接或者间

一.安装前置条件说明 1.1 JDK版本说明 HBase 需要依赖JDK环境,同时HBase 2.0+ 以上版本不再支持JDK 1.7 ,需要安装JDK 1.8+ .JDK 安装方式见本仓库: Linux环境下JDK安装 1.2 Standalone模式和伪集群模式的区别 在Standalone模式下,所有守护进程都运行在一个jvm进程/实例中: 在伪分布模式下,HBase仍然在单个主机上运行,但是每个守护进程(HMaster,HRegionServer 和 ZooKeeper)则分别作为一个单

一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则

1.读取hbase快照数据时报UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path错: 2019-09-04 17:36:07,441 ERROR [testJobName,1,ReaderTask_HbaseReader_0_1] GPLNativeCodeLoader:35 | Could not load native gpl library java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gplco

环境:jdk 1.8 + hadoop2.7.6+zookeeper3.4.9+centos7 一.安装zookeeper(集群模式) 0.安装机器 ip                          hostname 192.168.100.9      ns1 192.168.100.10    dn1 1.下载zookeeper 2.zookeeper tar包一栋至 ns1的 /usr/local,解压 tar -zxvf zookeeper-.tar.gz 3.修改zk配置文件 c

一.安装前置条件说明 1.1 JDK版本说明 HBase 需要依赖 JDK 环境,同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ,需要安装 JDK 1.8+ .JDK 安装方式见本仓库: Linux 环境下 JDK 安装 1.2 Standalone模式和伪集群模式的区别 在 Standalone 模式下,所有守护进程都运行在一个 jvm 进程/实例中: 在伪分布模式下,HBase 仍然在单个主机上运行,但是每个守护进程 (HMaster,HRegionServer 和 ZooK

第一个问题 HUE 无法直接连接到 HBase 在默认配置下 CDH 6.0.1 版本下的 HBase2.0 使用了默认配置 hbase.regionserver.thrift.compact = True 也就是是被勾选的状态,但是 HUE 我找了半天发现无法配置 thift.compact 的启用.所以要使用 hue 来使用 HBase 2.0 就需要把这个 HBase 的参数置为 False hbase.regionserver.thrift.compact 是否使用Thrift TCom

Hadoop之HBASE 一.HBASE简介 HBase是一个开源的.分布式的,多版本的,面向列的,半结构化的NoSql数据库,提供高性能的随机读写结构化数据的能力.它可以直接使用本地文件系统,也可以使用Hadoop的HDFS文件存储系统.不过,为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大数据的能力,使用HDFS作为文件存储系统才更为稳妥. HBase存储的数据从逻辑上来看就像一张很大的表,并且它的数据列可以根据需要动态地增加.除此之外,每个单元(cell,由行和列所确定的位置)

kafka概述 kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue),一般更愿意称kafka是一款开源的消息引擎系统,只不过消息队列会耳熟一些.kafka主要应用于大数据实时领域. 为什么会有消息队列,主要是为了异步处理,提高效率.我们来看一张图 使用消息队列,可以把耗时任务扔到队列里面,异步调用,从而提升效率.也就是我们所说的解耦. 然而除了解耦,还有没有其他作用呢?答案显然是有的,用一个专业点的名词解释的话,就是削峰填谷. 削峰填谷,真的是非常形象的四个字.所谓

1.xrsync.sh脚本 #!/bin/bash if [[ $# -lt 1 ]] ; then echo no params ; exit ; fi p=$1 #echo p=$p dir=`dirname $p` #echo dir=$dir filename=`basename $p` #echo filename=$filename cd $dir fullpath=`pwd -P .` #echo fullpath=$fullpath user=`whoami` for (( i

HBase搭建--Standalone HBase 1.搭建方式说明 the setup of a single-node standalone HBase. A standalone instance has all HBase daemons - the Master, RegionServers, and ZooKeeper - running in a single JVM persisting to the local filesystem. 2.搭建步骤 1.虚拟机中必须安装JDK,

hadoop HA搭建参考:https://www.cnblogs.com/NGames/p/11083640.html (本节:用不到YARN 所以可以不用考虑部署YARN部分) Hadoop 使用分 布式文件系统,用于存储大数据,并使用 MapReduce 来处理.Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop 的限制: Hadoop 只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着必须搜索整个数据集, 即使是最简单的搜索工作.这一点上,一个

HBase 2.0 新特性介绍 2018年4月30日HBase发布了2.0的Release版本.HBase的2.0版本承载了太多的Features,共包含4551个Issues,可以说是迄今最大的一个版本. A new Region assignment manager AssignmentManager V2("AMv2")基于Procedure V2实现,能够更快速的分配Region,维护的region状态机存储不再依赖于ZooKeeper,能够更好的应对Region长时间RIT问