1:什么是HBase HBase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式数据库,提供海量数据存储功能,一个结构化的分布式存储系统,不同于一般的关系型数据库,它适合半结构化和非结构化数据存储. 2:HBase表的特点 大:一个表中可以有数十亿行,上百万列 无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列 面向列:面向列存储和权限控制 稀疏:空列并不占用存储空间,可以设计的非常稀疏 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况

2016-12-15 17:01:57,473 INFO [main] impl.MetricsSystemImpl: HBase metrics system started 2016-12-15 17:01:59,649 ERROR [main] master.HMasterCommandLine: Master exiting java.lang.RuntimeException: Failed construction of Master: class org.apache.hadoop

一.选举的授权 每次一个哨兵要做主备切换,首先需要quorum数量的哨兵认为odown,然后选举出一个哨兵来做切换,这个哨兵还得得到majority哨兵的授权,才能正式执行切换 如果quorum < majority,比如5个哨兵,majority就是3,quorum设置为2,那么就3个哨兵授权就可以执行切换 但是如果quorum >= majority,那么必须quorum数量的哨兵都授权,比如5个哨兵,quorum是5,那么必须5个哨兵都同意授权,才能执行切换     二.选举的监控 哨兵

我们知道,最简单的keepalive vrrp作出来的VIP实例,征用了2台服务器,生成1个VIP,也就是说,基础实配置实例中,我们的业务流量只会流向其中一台服务器,另一台就空闲了,明显示合, 能否做2个VRRP 的VIP,分配生效在2台上呢,答案是可以的.但这个常规的VRRP在 openstack的虚拟机上不能生效,原因是openstack的VM的IP分配唯一上做了严控,如需让OPenstack的VM支持VRRP,需要额外分配和绑定端口给实例上去. 我使用的是物理机,或者传统KVM虚拟机的配置

个人博客:https://blog.sharedata.info/ 最新需要配置es集群采用5个分片和1个副片,正好是11台机器,而只保留一份备份所以只需要5*2=10台机器方案:1.1台作为master 只用来数据的分发,不存储数据2.10台用来作为节点存储数据配置完毕,此时开启master不能发现子节点排查:1.查询master到节点之间的9200 9300端口是否通2.查询master到节点之间能否ping通3.以上全都没有问题关闭防火墙,此时发现master节点发现了各个子节点,然后就懵

准备主机 centos7镜像 node1: 192.168.0.101 node2: 192.168.0.102 node3: 192.168.0.103 vip: 192.168.0.104 配置ssh免密 并修改/etc/hosts跟/etc/hostname 配置所有节点的kubelet # 配置kubelet使用国内可用镜像 # 修改/etc/systemd/system/kubelet.service.d/-kubeadm.conf # 添加如下配置 Environment="KUBE

一.Keepalived集群中MASTER和BACKUP角色选举策略 在keepalived集群中,其实并没有严格意义上的主.备节点,虽然可以在keepalived配置文件中设置state选项为MASTER状态,但是这并不意味着此节点一直就是MASTER角色.控制节点角色的是keepalived配置文件中的priority值,但它并不控制所有节点的角色,另一个能改变节点角色的是在vrrp_script模块中设置的weight值,这两个选项对应的都是一个整数值,其中weight值可以是个负整数,一

一.Master选举 1. master选举原理: 有多个master,每次只能有一个master负责主要的工作,其他的master作为备份,同时对负责工作的master进行监听,一旦负责工作的master挂掉了,其他的master就会收到监听的事件,从而去抢夺负责工作的权利,其他没有争夺到负责主要工作的master转而去监听负责工作的新master. 本质其实是利用zookeeper的临时节点的特性:临时节点随着会话的消亡二消亡,同一个临时节点只能创建一个,创建失败的节点(从master)对创

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ixdba.blog.51cto.com/2895551/1544858 在Keepalived集群中,其实并没有严格意义上的主.备节点,虽然可以在Keepalived配置文件中设置“state”选项为“MASTER”状态,但是这并不意味着此节点一直就是Master角色.控制节点角色的是Keepalived配置文件中的“priority”值,但并它并不控制所有节点的角色,另一个能

 1.HBase安装配置,使用独立zookeeper,shell测试 安装步骤:首先在Master(shizhan2)上安装:前提必须保证hadoop集群和zookeeper集群是可用的 1.上传:用工具将hbase安装包hbase-0.99.2-bin.tar.gz上传到:/data/software/目录下 2.解压:tar -xzvf hbase-0.99.2-bin.tar.gz -C /usr/local/src/ 3.重命名:mv hbase-0.99.2 hbase 4.修改环境变

HBase architecture follows the traditional master slave model where you have a master which takes decisions and one or more slaves which does the real task. In HBase, the master is called HMaster  and slaves are called HRegionServers (yes..servers).

HBase提示已创建表,但是list查询时,却显示表不存在. https://blog.csdn.net/liu16659/article/details/80216085 下载网址 http://archive.apache.org/dist/hbase/ 下载1.2.6bin.tar.gz 安装查看网址 https://www.cnblogs.com/lzxlfly/p/7221890.html 关于hbase关系图的理解  https://blog.csdn.net/a519781181/

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

前言 前几天刚学了Hadoop的安装,几乎把Hadoop的雷都踩了一个遍,虽然Hadoop的相关的配置文件以及原理还没有完全完成,但是现在先总结分享一下笔者因为需要所整理的一些关于Hbase的东西. Hbase概述 什么是Hbase? 首先我们还是来看看Hbase在百度上面是怎么解释的: Hbase概述 Hbase简单结构概述 首先我们先来看一张图: 从上面的那张图中,我们可以发现: HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统,并且hbase内部管理的文件都存储在hdfs中:HBase是

转自:http://support.huawei.com/ecommunity/bbs/10242721.html Zookeeper在HBase中的应用 HBase部署相对是一个较大的动作,其依赖于zookeeper cluster,hadoop HDFS. Zookeeper作用在于: 1.hbase regionserver 向zookeeper注册,提供hbase regionserver状态信息(是否在线). 2.hmaster启动时候会将hbase系统表-ROOT- 加载到 zook

Hbase概述 ·  Hbase是构建在hdfs上的分布式列式存储系统 ·  Hbase内部管理的文件全部存储在HDFS上面, ·  Hbase是基于google bigtable 模型开发的,典型的noSql-KeyValue数据库: ·  Hbase是hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据的存储: ·  从逻辑上讲,Hbase将数据按照表,行和列进行存储 ·  与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断的增加廉价的商 用服务器来增加计算能力和存储能力. H

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能. 简介 ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁

一.基本概念     2.1 Row Key (行键)     2.2 Column Family(列族)     2.3 Column Qualifier (列限定符)     2.4 Column(列)     2.5 Cell     2.6 Timestamp(时间戳) 二.存储结构     2.1 Regions     2.2 Region Server 三.Hbase系统架构     3.1 系统架构     3.2 组件间的协作 四.数据的读写流程简述     4.1 写入数据的

常见的HBase新手问题: 什么样的数据适合用HBase来存储? 既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉? 存放于HBase中的数据记录,为何不直接存放于HDFS之上? 能否直接使用HBase来存储文件数据? Region(HBase中的数据分片)迁移后,数据是否也会被迁移? 为何基于Spark/Hive分析HBase数据时性能较差? 开篇 用惯了Oracle/MySQL的同学们,心目中的数据表,应该是长成这样的: 这种表结构规整,每一行都有固定的列构成,因此

一.基本概念 一个典型的Hbase Table 表如下: 1.1 Row Key (行键) Row Key是用来检索记录的主键.想要访问HBase Table中的数据,只有以下三种方式: 通过指定的Row Key进行访问: 通过Row Key的range进行访问,即访问指定范围内的行: 进行全表扫描. Row Key可以是任意字符串,存储时数据按照Row Key的字典序进行排序.这里需要注意以下两点: 因为字典序对Int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18