在生产环境中很有可能有那么几个Region比较大,但是都运行在同一个Regionserver中. 这个时候就需要手动将region移动到负载低的Regionserver中. 步骤: 1.找到要移动的region,记录红框的id值,这个是唯一的region ID 2.查看RegionServer列表,并记录ip.端口.startcode #明显读请求不均衡 3.我们需要将部分region移动到dn3这台RegionServer上. 例如: mine:t_match_odds,""&quo

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

本文由  网易云发布.   作者:范欣欣(本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权.)   Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药.HBase系统中Region自动切分是如何实现的?这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么?Region切分的切分点在哪里? 如何切分才能最大的保证Region的可用性?如何做好切分过程中的异常处理?切分过程中要不要将数据移动?等等,这篇文章将会对这些细节进行基本

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

原文链接:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

源机器A:TD8.0+SQLServer2000目标机器B:QC9.2+SQLServer2000 一:自动迁移,1.在A在A上安装QC迁移工具,然后在B中点击TOOLS>>Migration Tool,打算迁移,报错如下:    解决办法:查找TDProjectMigrationProj.xco,一般在\program files\Mercury\Quality Center\application\20qcbin.war\Install下            然后开始>>运行

一. Hive数据迁移 场景:两个Hadoop平台集群之间Hive表迁移. 基本思路:Hive表元数据和文件数据export到HDFS文件,通过Distcp将HDFS迁移到另一个集群的HDFS文件,再通过import在新Hive中建表: 1.Hive数据导出 此步骤在原平台执行将Hive表元数据和文件数据export到平台HDFS文件 1) 获得hive表的元数据信息 ret=$(hive -e 'show tables;' | grep -v _es | grep -v _hb | grep

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

最近两年负责 HBase,经常被问到一些问题, 本着吸引一些粉丝.普及一点HBase 知识.服务一点阅读人群的目的,就先从 HBase 日常使用写起,后续逐渐深入数据设计.集群规划.性能调优.内核源码级解析.思考. 数据迁移是 HBase 常见操作需求之一,本文将介绍 HBase 常用的大数据量数据迁移常见的两种方法: 1.DSTCP+ FIX 元数据信息 2.SNAPSHOT 快照导出迁移 DISTCP迁移 DISTCP的思路是,直接通过DISTCP拷贝HBase 的目录文件到目标集群,然后在

hbase hbck主要用来检查hbase集群region的状态以及对有问题的region进行修复. hbase hbck :检查hbase所有表的一致性,如果正常,就会Print OK hbase hbck -details:检查hbase所有表的一致性,并且输出详细报告. hbase hbck table1 table2:指定检查某些表,可以输入多个表,用空格隔开.   HBCK - HBCK检查什么? (1)HBase Region一致性 集群中所有region都被assign,而且dep

一.hbase原理剖析 Base是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统:HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储: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,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力.Hbase表的特点大:一个表可以有数十亿行,上百万列:无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多

对应 HBase 版本0.94.1,对照了开源的版本和工作使用的某发行版 问题:在 HBase shell 里面输入 flush 'table_or_region_name'之后,发生了什么?具体的实现是怎么样的?对于现有的某个表,我如何在做操作之前估算 flush 执行的时间? 1. HBase shell 入口 HBase shell 使用 ruby 实现,在 putty 敲hbase shell,调用的是${HBASE_HOME}/bin/hbase这个 bash 脚本,根据shell这个

说明: Major Compaction 的作用: 1.将一个Region下的所有StoreFile合并成一个StoreFile文件 2.对于删除.过期.多余版本的数据进行清除 由于MajorCompation期间对集群的磁盘IO占和带宽占用较大,所以线上系统一般会禁用此功能,在集群负载较低时手动执行 操作: 方式1: (Hbase shell)major_compact  'tablename' 方式2: 通过代码合并 import org.apache.hadoop.conf.Configu

HBASE操作:(一般先合并region然后再压缩) 一 .Region合并: merge_region   'regionname1','regionname2' ,'true'  --true代表强制合并,一般要加上 一般要是将小文件根据配置的最大上限进行合并,合并后最好清理一下hdfs 二.Region 压缩: 我们以test表为例: 我们先创建一张不含任何压缩格式的test表,并且向其导入10多G的数据$ hadoop fs -du -h /hbase/data/default/   

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

https://www.jianshu.com/p/990bb550be3b hbase0.94.11(hadoop为1.1.2,此电脑ip为172.19.32.128)向hbase1.1.2 (hadoop为2.6.5,此电脑ip为172.19.32.118)数据迁移. 第一步:首先必须关闭防火墙. Sudo ufw status   (如果没有下载ufw,则sudo apt-get install ufw) Sudo ufw enable Sudo ufw disable Sudo ufw

背景:需要将HBase中表xyz(列簇cf1,列val)迁移至Hive 1. 建立Hive和HBase的映射关系     1.1 运行hive shell进入hive命令行模式,运行如下脚本 CREATE EXTERNAL TABLE hbase_student(key int, value string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.colum

1.Region数量的影响 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳,官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好,理由如下: 1)Hbase的一个特性MSLAB,它有助于防止堆内存的碎片化,减轻垃圾回收Full GC的问题,默认是开启的.但是每个MemStore需要2MB(一个列簇对应一个写缓存memstore).所以如果每个region有2个family列簇,总有1000个region,就算不存储数据也要3.95G内存空间. 2)如果很多region,

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下