Dream------Hbase--0.94版本和0.98/1.X版本api变动 网上好多说getQualifier.getValue.getRow被..Array代替了,其实并不是的. 1. InternalScanner 是使用在服务器端的一个类.他的next方法需要的参数是一个Cell类型的. 不能使用KeyValue了. getQualifier---返回的是列-被CellUtil.cloneQualifier(cell)代替 getQualifierArray---返回的是列的值 ge

hbase版本 2.0.4  与hadoop兼容表http://hbase.apache.org/book.html#hadoop  我的 hadoop版本是3.1   1.单机版hbase 1.1解压安装包 tar xf hbase-2.0.4-bin.tar.gz -C /opt/    1.2配置环境变量 编辑/etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase- export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin   生效环境变量 sourc

1.准备 Hadoop 版本:2.7.7 ZooKeeper 版本:3.4.14 Hbase 版本:2.0.5 四台主机: s0, s1, s2, s3 搭建目标如下: HMaster:s0,s1(备份HMaster) HRegionServer:s1, s2, s3 主机映射信息如下 192.168.32.100 s0 192.168.32.101 s1 192.168.32.102 s2 192.168.32.103 s3 Hadoop 安装步骤参考(示例版本与HDFS端口配置略有差异,根据

HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行. 所以这里要配置HBase高可用的话,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve. HBase配置: 在$HBASE_HOME/conf目录下 1.hbase-site.xml  export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryE

Hbase高可用+完全分布式完整部署教程 本篇博客承接上一篇sqoop的部署教程,将会详细介绍完全分布式并且是高可用模式下的Hbase的部署流程,废话不多说,我们直接开始! 1. 安装准备 部署Hbase时,我们使用的版本为1.2.8 2. 正式安装 1. 将hbase-1.2.8-bin.tar.gz文件使用远程传输软件放到s101的/home/centos/downloads下 2. 将hbase-1.2.8-bin.tar.gz解压缩至/soft下 tar -xzvf /home/cent

HBase可以支持百TB数据规模.数百万QPS压力下的毫秒响应,适用于大数据背景下的风控和推荐等在线场景.阿里云HBase服务了多家金融.广告.媒体类业务中的风控和推荐,持续的在高可用.低延迟.低成本方向上进行优化.目前单集群承诺可用性99.9%,SSD机型上可以做到请求毛刺99.5% < 50ms,以及新上线的表内冷热分离可以加速热数据访问性能.减少冷数据存储成本并且在API上对用户透明.为了进一步满足客户在可用性以及低延迟上的诉求,阿里云HBase将提供以主备架构为平台,以冗余.并发.隔离.

HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢? 最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢? 下面我们来仔细分析一下. 1. 什么是分布式系统的CAP? CAP是指一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance). Consistency 一致性 一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致. 从

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

在合并Region的过程中出现永久RIT怎么办?笔者在生产环境中就遇到过这种情况,在批量合并Region的过程中,出现了永久MERGING_NEW的情况,虽然这种情况不会影响现有集群的正常的服务能力,但是如果集群有某个节点发生重启,那么可能此时该RegionServer上的Region是没法均衡的.因为在RIT状态时,HBase是不会执行Region负载均衡的,即使手动执行balancer命令也是无效的. 如果不解决这种RIT情况,那么后续有HBase节点相继重启,这样会导致整个集群的Regio

Hbase的RPC主要由HBaseRPC.RpcEngine.HBaseClient.HBaseServer.VersionedProtocol 5个概念组成. 1.HBaseRPC是hbase RPC的实现类,核心方法: 1).RpcEngine getProtocolEngine():返回RpcEngine对象 2).<T extends VersionedProtocol> T waitForProxy():调用RpcEngine的getProxy()方法,返回一个远程代理对象,比如:第

1. 需求统计 互联网上对于数据的统计,一个重要的应用就是对站点站点数据的统计,比如CNZZ站长统计.百度统计.Google Analytics.量子恒道统计等等. 站点站点统计工具无外乎有下面一些功能: 1)站点流量统计:包含PV.UV.IP等指标,这些统计指标能够以趋势图的形式展示出来,如近期一周.近期一个月等. 2)IP来源信息统计:记录各个来源IP下的訪问pv数. 3)訪问来源分析:记录訪客是从哪些途径到达本站点的. 4)搜索引擎及搜索关键词分析:对于各个指定搜索引擎带来訪问PV的变化及

hbase ganglia 显示器 hbase 构造 hadoop-metrics2-hbase.properties *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink.ganglia.period=10 hbase.sink.ganglia.period=10 hbase.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8649 hbase.class=org.a

Hbase的架构原理.核心概念 1.Hbase的表.行.列.列族 2.核心组件: Table和region Table在行的方向上分割为多个HRegion, 一个region由[startkey,endkey)表示,每个HRegion分散在不同的RegionServer中 client作用: 提供用户操作hbase的接口(shell.java的api接口) zookeeper作用: Zookeeper集群存储-ROOT-表的地址和Master地址(-ROOT-表在0.96.0之后已经被替换) R

本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同

hbase完全分布式安装 http://hbase.apache.org/book.html#standalone_dist                         master                          zk                  regionserver node1               1-->backup                        1 node2                                    

hbase.tmp.dir \({java.io.tmpdir}/hbase-\){user.name} 本地文件系统上的临时目录.将'/tmp'改为其他可以持久保存文件的位置,通常能够解决java.io.tmpdir.'/tmp'目录在机器重启后将会被清空. hbase.rootdir \({hbase.tmp.dir}/hbase</value> <description>该目录被region server共享并且用来保存HBase的持久化数据.这个URL应该完全按照文件系统模

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

HBase运行模式:单实例和分布式 HBase运行模式:单实例和分布式 1.单实例模式 1.1 单实例在HDFS下 2.分布式 2.1 伪分布式 3完全分布式 HBase有2种运行模式,单实例和分布式. 1.单实例模式 这个是默认的模式.单实例的描述可以看quickstart .在单实例模式下,hbase不使用HDFS,所有的HBase守护进程都在一个JVM下.Zookeeper绑定到所有已知的端口可以让客户端可以和HBase通信. 1.1 单实例在HDFS下 编辑hbase-site.xml,

hbase性能调优 标签: hbase 性能调优 | 发表时间:2014-05-17 15:10 | 作者:无尘道长 分享到: 出处:http://www.iteye.com 一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMem

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

转载自:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2011/11/19/2254921.html 1. 数据统计的需求 互联网上对于数据的统计,一个重要的应用就是对网站站点数据的统计,例如CNZZ站长统计.百度统计.Google Analytics.量子恒道统计等等. 网站站点统计工具无外乎有以下一些功能: 1)网站流量统计:包括PV.UV.IP等指标,这些统计指标可以以趋势图的形式展示出来,如最近一周.最近一个月等. 2)IP来源信息统计:记录各个来源