名词解释 JMX:Java Management Extensions,用于用于Java程序扩展监控和管理项 GC:Garbage Collection,垃圾收集,垃圾回收机制 指标项来源 主机名 url 192.168.20.10 http://192.168.20.10:60010/jmx 192.168.20.11 http://192.168.20.11:16030/jmx 192.168.20.12 http://192.168.20.12:16030/jmx hbase监控项 Had

1.退役节点 (1) shell>balance_switch false 然后,hbase-daemon.sh stop regionserver (2) graceful_stop.sh Usage: graceful_stop.sh [--config &conf-dir>] [--restart] [--reload] [--thrift] [--rest] &hostname> thrift If we should stop/start thrift befo

Base节点的管理 1.服役(commissioning) 当启动regionserver时,regionserver会向Hmaster注册并开始接收本地数据,开始的时候,新加入的节点不会有任何数据,平衡器开启的情况下,将会有新的region移动到开启的RegionServer上.如果启动和停止进程是使用ssh和HBase脚本,那么会将新添加的节点的主机名加入到conf/regionservers文件中. 2.退役(decommissioning) 顾名思义,就是从当前HBase集群节点中删除某

1.Hbase架构:Clinet.Zookeeper.Master.RegionServer.Region.Store.MemStore.HLog 1.读过程 2.写过程 https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9310278.html

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

关于Hbase的集群管理 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/65909.htm 1.如果只增加集群的存储量,建议增加Hadoop datanode节点. 方法: 停掉集群包括hadoop和hbase,当然也可以不停掉,直接在hadoop namenode的配置文件Slave里添加新节点的host,别忘了在host文件里也要添加新添加的host名. 执行bin/start-all.sh启动集群 如果不手动作平衡,插入的数据将会放在新添加的节点上.以趋于平衡

简介: Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeepr.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 环境 现有主机: 172.18.7

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目,设计用于測量数以千计的节点.每台计算机都执行一个收集和发送度量数据(如处理器速度.内存使用量等)的名为 gmond 的守护进程.它将从操作系统和指定主机中收集. 接收全部度量数据的主机能够显示这些数据而且能够将这些数据的精简表单传递到层次结构中.正由于有这样的层次结构模式,才使得 Ganglia 能够实现良好的扩展. gmond 带来的系统负载很少,这使得它成为在集群中各台计算机上执行的一段代码,而不会影响用户性能. Gangl

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

背景 出于数据安全的考虑,自研了一个低成本的时序数据存储系统,用于存储历史行情数据. 系统借鉴了 InfluxDB 的列存与压缩策略,并基于 HBase 实现了海量存储能力. 由于运维同事缺乏 Hadoop 全家桶的运维经验,只能由我这个研发临时兼职,亲自指挥亲自部署了. Hadoop 发行版选择 目前可选的方案并不多,主要有: CDH 目前中小企业选型首选的发行版 Amibari 最为灵活的且可定制的发行版 Apache 最原始的发行版 CDH 的缺点: Hadoop 组件的版本老旧,不支持新

hadoop和hbase节点添加和单独重启 有时候hadoop或hbase集群运行时间久了后,某些节点就会失效,这个时候如果不想重启整个集群(这种情况在很多情况下已经不被允许),这个时候可以单独重启失效节点.HADOOP: hadoop中重启单节点的方法和增加新节点其实是一样的.1.我们先看下如何了解hadoop机器的情况,可以用命令: hadoop dfsadmin -report 查看集群容量情况,很多情况下失效节点也可以从这里了解到(比如失效节点容量显示为0). 也可以用web查看:htt

1.为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式,在reduce中直接生成put对象写入HBase,该方式在大数据量写入时效率低下(HBase会block写入,频繁进行flush,split,compact等大量IO操作),并对HBase节点的稳定性造成一定的影响(GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

HBase是分布式.面向列式存储的开源数据库,来源于Google的论文BigTable,HBase运行于Hadoop平台之上,不同于一般的关系数据库,是一个适合非结构化数据存储的分布式数据库 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里是3台主机,分别对应 2.JDK环境正确安装 3.集群中每台机器关闭防火墙,保证通信畅通 4.配置集群间ssh免密登录 5

HBase介绍及简易安装(转) HBase简介 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问,是Google的BigTable的开源实现.HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体地说仅用普通的硬件配置,能够处理成千上万的行和列所组成的大型数据库.HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的 存储模型.可以直接使用本地文件系统也可使用Hadoop的HDFS文件存储系统.为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大型数据 的能力

本文对如何诊断RAC环境中节点重启问题进行了介绍.适用于10gR2和11gR1. 首先我们对能够导致节点重启的CRS进程进行介绍.1.ocssd : 它的主要功能是节点监控(Node Monitoring)和组管理(Group Management),它是CRS的核心进程之一.节点监控是指监控集群中节点的健康,监控的方法是通过网络心跳(network heartbeat)和磁盘心跳(disk heartbeat)实现的,如果集群中的节点连续丢失磁盘心跳或网络心跳,该节点就会被从集群中驱逐,也就是

Coprocessor是HBase 0.92.0引入的特性.使用Coprocessor.能够将一些计算逻辑下推到HBase节点,HBase由一个单纯的存储系统升级为分布式数据处理平台. Coprocessor分为两种:Observer和Endpoint. Observer能改动扩展已有的client操作功能.而Endpoint能引入新的client操作. Observer Observer的作用类似于数据库的触发器或者AOP中的advice.下图为Put操作添加Observer,当中1-2-4-

官方帮助文档:http://hbase.apache.org/book.html  PDF:http://hbase.apache.org/apache_hbase_reference_guide.pdf 1.安装前准备 – Hadoop集群要启动正常 – Zookeeper集群启动正常 HBase 分布式存储的运行依托于Zookeeper和HDFS所以必须有一个完整的Hadoop分布式运行环境和Zookeeper运行环境: Hadoop高可用安装参见:http://www.cnblogs.co

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

1.概述 HBase中表的基本单位是Region,日常在调用HBase API操作一个表时,交互的数据也会以Region的形式进行呈现.一个表可以有若干个Region,今天笔者就来和大家分享一下Region合并的一些问题和解决方法. 2.内容 在分析合并Region之前,我们先来了解一下Region的体系结构,如下图所示: 从图中可知,能够总结以下知识点: HRegion:一个Region可以包含多个Store: Store:每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile: S