通过 http://s128:16010 无法访问Hbase Web端 查看master日志,有报错: 2019-08-30 16:27:35,137 ERROR [master/s128:16000:becomeActiveMaster] master.HMaster: Failed to become active master java.lang.IllegalStateException: The procedure WAL relies on the ability to hsync

最近生产环境hbase集群出现停掉集群之后hmaster无法启动现象,master日志报异常:Timedout 300000ms waiting for namespace table to be assigned,导致整个集群起不来. 2016-12-12 18:04:12,243 FATAL [adfnn2:16020.activeMasterManager] master.HMaster: Failed to become active master java.io.IOException

HBase architecture follows the traditional master slave model where you have a master which takes decisions and one or more slaves which does the real task. In HBase, the master is called HMaster  and slaves are called HRegionServers (yes..servers).

紧接着上一节HMaster的构建完成.接下来会调用HMaster调用master.start(),master.join(). 由HMaster的继承关系,很明显,他是Runnable的子类.也就是说,在调用其start方法时,run方法被调用. 下面,让我们来到HMaster.run方法.这里的涉及到多线程编程.一方面HMaster所在线程调用了super.run方法.另一方面另外启动了一个daemon线程用于调用startActiveMasterManager方法.很多同学在这里可能就迷惑了

首先,让我们来到HMaster的main方法.我们今天的流程就从这里开始. 我们需要注意,下图所示的tool的类型就是HMasterCommandLine. 接下来,让我们来到HMasterCommandLine.run方法 在HMasterCommandLine.startMaster方法开始,有判断LocalHBaseCluster.isLocal(conf),也就是我们在hbase-site.xml中是否配置了hbase.cluster.distributed(默认为false).这里我们

在我的博文<HBase——HMaster启动之一>.<HBase——HMaster启动之二>中已经详细介绍过HMaster在启动过程中调用的各种方法.下面,单就HRegionServer在启动过程中与HMaster的交互做一下深入分析. 首先,让我们来到HRegionServer.run,由于其也是间接实现了Runnable接口.因此,在这里,就从他的run方法开始分析.对于前面的preRegistrationInitialization方法我在这里并不打算讲,因为在我的博文<

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

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

一.Hbase配置 这个是我从网上找的一个版本,网上说配置成功. 先决条件: (1)hadoop的版本与hbase的版本要对应,主要是hadoop目录下的hadoop-core-1.0.4.jar的版本与hbase的lib目录下的hadoop-core-1.0.4.jar一致. 做法:将hadoop中lib下的hadoop-core-1.0.2.jar(commons-configuration-1.6.jar包)(此包我未移动,但是最后也成功啦)移动到hbase-0.90.5中的lib下面,而

文章作者:luxianghao 文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/6573817.html  转载请注明,谢谢合作. 免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正. --- HBase组件 HBase是包含3种类型server的主备模式架构: RegionServer提供数据的读写功能,操作数据的时候,client(客户端)直接和RegionServer交互 Master处理Region的分配(assignment),增删表(DDL: cr

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

dd by zhj: 最近的工作需要跟HBase打交道,所以花时间把<HBase权威指南>粗略看了一遍,感觉不过瘾,又从网上找了几篇经典文章. 下面这篇就是很经典的文章,对HBase的架构进行了比较详细的描述.我自己也进行了简单的总结,简单的说,HBase使用的是LSM( Log-Structured Merge tree)--日志结构的合并树做为存储方式,这种存储方式是很多NoSQL数据库都在使用的,它的主要特点是: 1. 写:完全的内存操作,速度非常快.具体来说,是写入WAL(write

问题描述: 前几天一个同事来说,通过phoenix创建表失败了,一直报表存在的错误,删除也报错,然后就针对这个问题找下解决方案. 问题分析: 1.通过phoenix创建表,一直卡住不动了.创建语句如下: CREATE TABLE SYNC_BUSINESS_INFO_BYDAY_EFFECT( ID VARCHAR, DAY_ID VARCHAR, PROV_ID VARCHAR, PROV_NAME VARCHAR, AREA_ID VARCHAR, AREA_NAME VARCHAR, CI

本博文的主要内容有 .HBase的单机模式(1节点)安装 .HBase的单机模式(1节点)的启动 .HBase的伪分布模式(1节点)安装  .HBase的伪分布模式(1节点)的启动    .HBase的分布模式(3.5节点)安装  .HBase的分布模式(3.5节点)的启动 见博客:     HBase HA的分布式集群部署 .HBase环境搭建60010端口无法访问问题解决方案 ------------- 注意 HBase1.X版本之后,没60010了.       -------------

一.部署 1.准备 ##先用Apache hadoop ##之前的cdh 服务器先全部停掉 ##解压HBASE [root@hadoop-senior hbase]# tar zxf hbase-0.98.6-hadoop2-bin.tar.gz -C /opt/modules/ ##启动Apache hadoop (hdfs) [root@hadoop-senior hadoop-2.5.0]# pwd /opt/modules/hadoop-2.5.0 [root@hadoop-senior

本博文的主要内容有 .HBase的单机模式(1节点)安装 .HBase的单机模式(1节点)的启动 .HBase的伪分布模式(1节点)安装   .HBase的伪分布模式(1节点)的启动    .HBase的分布模式(3.5节点)安装  .HBase的分布模式(3.5节点)的启动 见博客:     HBase HA的分布式集群部署 .HBase环境搭建60010端口无法访问问题解决方案 ------------- 注意 HBase1.X版本之后,没60010了.       ------------

HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库"BigTable". HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力.ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive 为 HBase 提供了高层语言支持,使其能够进行数据统计(可实现多表 join 等).Sqoop 则为其提供 RDBM

在网上看过很多HBaes架构相关的文章,内容深浅不一,直到发现了一篇MapR官网的文章https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/#.VdMxvWSqqko,写得实在太sheng dong了. 因此,以这篇文章作为骨架,翻译了许多原文的内容,同时对一些细节进行自己的扩展,形成本文. 1.HBase架构组成 从物理结构上,HBase包含了三种类型的server,zookeeper.HMaster.region server,采用一种

HBase学习(一) 一.了解HBase 官方文档:https://hbase.apache.org/book.html 1.1 HBase概述 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,用于存储海量的结构化或者半结构化,非结构化的数据 HBase是Hadoop的生态系统之一,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式.面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力.如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候,会考虑使用HBase. HB

HBase学习(一) 一.了解HBase 官方文档:https://hbase.apache.org/book.html 1.1 HBase概述 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,用于存储海量的结构化或者半结构化,非结构化的数据(底层是字节数组做存储的) HBase是Hadoop的生态系统之一,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式.面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力.如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候,会

Hbase+ Phoenix搭建教程 一.Hbase简介 HBase是基于列存储.构建在HDFS上的分布式存储系统,其主要功能是存储海量结构化数据. HBase构建在HDFS之上,因此HBase也是通过增加廉价的PC机提高系统运行和存储的能力. HBase中存储的表有如下特点: 1.大表:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索: