4.HBASE数据迁移方案:  4.1 Import/Export  4.2 distcp  4.3 CopyTable  4.4 snapshot 快照方式迁移(以USER_info:user_log_info为例) 1.先在源集群建立该表的快照 hbase(main):003:0> snapshot "USER_INFO:user_log_info","user_log_info_snapshot" 2.在源集群执行: sudo -u hdfs hbase

数据导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import  表名    数据文件位置hdfs数据文件位置 可以加 前缀 file:/// 否则 会访问 hdfs 地址. 数据导出./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export    表名    数据文件位置 进入shell 命令. cd /hbaseHOME/bin/ cd ./hbase shell 2016-05-2

1.HDFS上数据准备 2019-03-24 09:21:57.347,869454021315519,8,1 2019-03-24 22:07:15.513,867789020387791,8,1 2019-03-24 21:43:34.81,357008082359524,8,1 2019-03-24 16:05:32.227,860201045831206,8,1 2019-03-24 18:11:18.167,866676040163198,8,1 2019-03-24 22:01:24

环境:sqoop1.4.6+hadoop2.6+hbase1.1+mysql5.7 说明: 1.文中的导入导出的表结构借鉴了网上的某篇博客 2.mysql导入hbase可以直接通过sqoop进行 3.hbase导出到mysql无法直接进行,需要经过hive的中间作用来完成 hbase→hive外部表→hive内部表→sqoop导出→mysql 一.Sqoop导入hbasea) Mysql创建表 mysql> create table test.smq_to_hbase select id,nam

一.说明 先创建一个hbase表格,能够导入本地数据到hbase中,最后能够通过phoneix进行访问. 1.数据准备(10W条,样例如下),文件test.txt 0,20190520164020,171.15.136.201,ie 1,20190520164020,139.203.75.112,chorm 2,20190520164020,121.77.62.91,chorm 3,20190520164020,139.213.175.14,ie 4,20190520164020,210.45.

代码确信无误之后,ant运行起来,发现一执行就卡在Running Job XXXX那里一直不动了. 试着把代码打包成jar扔到Linux执行也还是一样的效果.还是停在那里.然后就一顿瞎蒙.最后发现是Hadoop2的datanode的问题.当时试着执行list的时候发现是znode=null啥的问题,之前遇到过是namenode和datanode的clusterID不同的原因.所以后来在$HADOOP_HOME下——tmp——dfs,将name文件夹下——Current下的Version文件的 c

一.简介 HBase 从0.95开始引入了Snapshot,可以对table进行Snapshot,也可以Restore到Snapshot.Snapshot可以在线做,也可以离线做.Snapshot的实现不涉及到table实际数据的拷贝,仅仅拷贝一些元数据,比如组成table的region info,表的descriptor,还有表对应的HFile的文件的引用. Hbase snapshot功能让你对表进行快照而不对regionserver 产生太多影响.快照,克隆 和恢复操作不涉及数据拷贝.而且

snapshot其实就是一组metadata信息的集合,它可以让管理员将表恢复到以前的一个状态.snapshot并不是一份拷贝,它只是一个文件名的列表,并不拷贝数据.一个全的snapshot恢复以为着你可以回滚到原来的表schema和创建snapshot之前的数据. 应用场景: 1获取:该操作尝试从指定的表中获取一个snapshot.该操作在regions作balancing,split或者merge等迁移工作的时候可能会失败.    2拷贝:该操作用指定snapshot的schema和数据来创

# 在源集群中创建快照(linux shell) hbase snapshot -t <table_name> -n <snapshot_name> 或(hbase shell) snapshot <table_name>, <snapshot_name> # 将快照从源集群导出到目标集群(linux shell) hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot <tabl

摘要:掌握Snapshot可以帮助我们很好的完成HBase数据备份和数据迁移的工作. 简介 HBase的Snapshot功能可以在不复制数据的情况下,快速克隆一张表,完成一次数据备份.通过Snapshot,我们在做应用升级之前生成一个快照,后续如果遇到问题可以快速回滚到快照点.Snapshot过程不涉及底层数据文件的拷贝和移动,只是对文件做了记录,保存了一份原始文件的指针记录,所以非常迅速,掌握Snapshot可以帮助我们很好的完成HBase数据备份和数据迁移的工作. 快照文件 ● 对一个表"m

CDH是Cloudera的完全开源分布式Apache Hadoop及相关项目(包括Apache HBase).CDH的当前版本(4.2)引入的一个HBase新特性最近加入到了主干中,允许用户对指定表进行快照. 在CDH4.2之前,唯一能够备份或克隆表的方法就是使用复制/导出表或者在关闭表之后拷贝HDFS中所有的hfile.复制/导出是通过一系列工具调用MapReduce来扫描并复制表,这样会对域服务器的效率有直接的影响.关闭表会停止所有的读写操作,实际环境中往往无法接受. 相比之下HBase快照

1.Replication 之 Master <--> Master 互备 Master1 (所用zookeeper所处节点 hadoop[01-05] ): -- add_peer '1',"hadoop01,hadoop02,hadoop03,hadoop04,hadoop05:2181:/hbase" -- create 'test1',{NAME => 'cf1',REPLICATION_SCOPE => '1'} -- put 'test1','row

来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,

HBase的数据备份或者容灾方案有这几种:Distcp,CopyTable,Export/Import,Snapshot,Replication,以下分别介绍(以下描述的内容均是基于0.94.20版本). 一.Distcp 在使用distcp命令copy hdfs文件的方式实现备份时,需要禁用备份表确保copy时该表没有数据写入,对于在线服务的hbase集群,该方式不可用,而且在一些文章中可以看到通过distcp文件恢复hbase表时需使用: bin/hbase org.jruby.Main b

0.进入hbase shell ./hbase shell help help "get" #查看单独的某个命令的帮助 1. 一般命令 status 查看状态 version 查看版本 2.DDL(数据定义语言Data Definition Language)命令 1. 创建表 create '表名称','列名称1','列名称2','列名称3' 如: create 'member','member_id','address','info' 1 2.列出所有的表 list  list '

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

创建表 hbase shell> create 'mytable','col1','col2' //建表语句 create '表名','列簇名','列簇名','列簇名' hbase shell> create , TTL => , BLOCKCACHE => ,TTL=>,BLOCKCACHE=>false,IN_MEMORY=>false} 查询 //列出所有表 hbase shell> list //查看表结构 hbase shell> descr

2013年马上就要过去了,总结下这一年HBase在这么一年中发生的主要变化.影响最大的事件就是HBase 0.96的发布,代码结构已经按照模块化release了,而且提供了许多大家迫切需求的特点.这些特点大多在Yahoo/Facebook/淘宝/小米 等公司内部的集群中跑了挺长时间了,可以算是比较稳定可用了. 1,Compaction优化 HBase的Compaction是长期以来广受诟病的一个feature,很多人吐槽 HBase也是因为这个特征.不过我们不能因为HBase有这样一个缺点就把它

sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入 从RDBMS中抽取出的数据可以被MapReduce程序使用,也可以被类似Hive的工具使用:得到分析结果后sqoop可以将结果导回数据库,供其他客户端使用 sqoop安装 解压然后配置环境变量即可 从oracle向HDFS导入数据 原理:  1)在导入之前,sqoop使用jdbc来检查将要导入的表,检索出表中所有的列及数据类型,然后将

HBase的Snapshots功能介绍 hbase的snapshot功能还是挺有用的,本文翻译自cloudera的一篇博客,希望对想了解snapshot 的朋友有点作用,如果翻译得不好的地方,请查看原文 Introduction to Apache HBase Snapshots  对照. 在之前,备份或者拷贝一个表只能用copy/export表,或者disable表后,从hdfs中拷贝出所有hfile.copy/export表用的是MapReduce来scan和copy表,这会对Region