目录 目录 1 1. 背景 1 2. 环境 1 3. 执行语句 1 4. 问题描述 1 5. 错误信息 2 6. 问题原因 3 7. 解决办法 4 1. 背景 机房裁撤,需将源HBase集群的数据迁移到目标HBase集群,采用快照迁移方式. 2. 环境 Hadoop-3.1.2 + HBase-2.2.1 3. 执行语句 time hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -overwrite -snapshot test.sna

关键词: hive创建表卡住了 创建hive和hbase关联表卡住了 其实针对这一问题在info级别的日志下是看出哪里有问题的(为什么只能在debug下才能看见呢,不太理解开发者的想法). 以调试模式进入hive客户端: hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 执行创建关联表的语句 create table IF NOT EXISTS event_content_temp (id string,pack string,activity str

背景 在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移.而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问.当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰. HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据场景,具备以下特点: 表规模大,亿级别行,上百万列     面向列存储,列独立检索 但是 HBa

[From]https://www.iteye.com/blog/blackproof-2052898 meta表修复一 查看hbasemeta情况 hbase hbck .重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta .重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere) hbase hbck -fixAssignments m

Hbase meta表异常修复 标签(空格分隔): Hbase 一,Hbase meta元数据表 1.1 背景 线上Hbase 因为在hbase shell中清空 truncate 'table'一张表时候发现中途清空错了,嗯下了Ctrl+c,导致某张表在RIT 阶段. 1.2 meta表修复一 查看hbase:meta情况 hbase hbck 1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的.regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta 2.重新将h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

VS在安装之前需要安装.NET Framework,我安装的是4.0版本.但是安装进度条到一半左右时就卡住不动了.前前后后重试多次,还有几次重新开机,但都没用. 开始还以为是安装的系统有问题.后来在网上求助,尝试几次之后终于找到了解决方案.这里记下来,方便以后使用.以下为主要的操作步骤: 1. 需要关闭系统的update服务:快捷键Win+R打开服务面板,输入"services.msc"打开服务管理,找到"Windows Update"选项, 右键点击"停

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser

在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求

下面看下hbase:meta 表的结构,hbase:meta表中,保存了每个表的region地址,还有一些其他信息,例如region的名字,HRegionInfo,服务器的信息.hbase:meta表中每一行对应一个单一的region.例如我们现在创建一个表名叫"t".hbase:meta中对应的行会像下面这个样子. Row Column Family Column Qualifier Value t,,1351700811858 info regioninfo NAME =>

meta表修复一 查看hbasemeta情况hbase hbck1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表)hbase hbck -fixMeta2.重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere)hbase hbck -fixAssignments meta表修复二 当出现漏洞 hbase hbck -fixHdfsHoles (新建一个region文件夹)

HBase使用客户端API动态创建Hbase数据表并在Hbase下导出执行                       ----首先感谢网络能够给我提供一个开放的学习平台,如果没有网上的技术爱好者提供的帮助,很难学好hbase. 一.hbase简介        官方:HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.        自己的理解:hbase其实就是一个在

首先须要把关系型数据库的数据表的数据添加由 "纵向延伸",转变为HBase数据表的"横向延伸" 一.Hbase的存储结构 a)      HBase以表(HTable)的形式存储数据 b)     HTable包含非常多行,每行通过RowKey唯一标记,行依照RowKey的字典序排列.表在行的方向上切割为多个HRegion c)      每行包含一个RowKey和多个Column Family,数据依照Column Family进行物理分割.即不同Column F

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

问题描述 nfs服务宕掉后,df -h卡住不动,使用xftp也无法打开文档路径 -bash-4.1# mount /dev/mapper/vg_root-LogVol00 on / type ext4 (rw) proc on /proc type proc (rw) sysfs on /sys type sysfs (rw) devpts on /dev/pts type devpts (rw,gid=5,mode=620) tmpfs on /dev/shm type tmpfs (rw)

Hbase创建表时遇到以下错误: ERROR: org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException: HBase is able to connect to ZooKeeper but the connection closes immediately. This could be a sign that the server has too many connections (30 is the default). Consider ins

昨天生产环境报日志写不进去了,因此 登陆线上环境后,习惯用df -h命令查看空间使用情况,结果发现该命令执行半天也没有返回. 因此使用mount命令查看该机器上的目录: [conversant@swiftmedia-esc ~]$ mount /dev/mapper/VolGroup-lv_root on / type ext4 (rw) proc on /proc type proc (rw) sysfs on /sys type sysfs (rw) devpts on /dev/pts t

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

一直尝试在python3中安装pandas等一系列软件,但每次执行pip3 install pandas后就卡住不动了,一直停在那,开始以为是pip命令的版本不对,还执行过 python -m pip3 install -U pip3 升级命令,发现还是不行.有了上一篇python2中安装的经验可知肯定是numpy的版本不对,查看 /usr/lib/python3/dist-packages 目录下查看发现确实是1.8的版本,而从python2中的经验可知应该至少得1.9.0以上的版本. 1.

1.到Node.js的官网下载node node.js的下载地址,下载完成后,我在d盘新建一个文件夹“node”, 安装到node目录下(安装之后环境变量自动配置了,自己无需再配),比如我的安装路径是:D:\node     ps:安装路径是自己自定义的. 2.安装淘宝镜像服务器 安装完node后,打开cmd,输入命令进入node文件夹目录,安装淘宝镜像服务器(代理服务器下载依赖包速度比较快), 输入命令 npm install -g cnpm --registry=https://regist

1. 说明 安装好phoenix后对于HBase中已经存在的数据表不会自动进行映射,所以想要再phoenix中操作HBase已有数据表就需要手动进行配置. 2. 创建HBase表 > create 'phoenix','info' 3. 插入数据 > put 'phoenix', 'row001','info:name','phoenix' > put 'phoenix', 'row002','info:name','hbase' 高能预警:HBase数据表默认主键列名是ROW 4. 创