Pinpoint接入业务监控后数据量大涨,平均每周Hbase数据增量35G左右,数据量太大,需要对数据进行定期清理,否则监控可用性降低. 操作步骤 查找出数据大的hbase表 [root@iZ28ovlz7ccZ worker]# du -sh hbase/data/default/* 2.2M hbase/data/default/AgentEvent 348K hbase/data/default/AgentInfo 2.6M hbase/data/default/AgentLifeCycl

在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章“HBase存储架构”中我们已经讨论了HBase基本的存储架构.在此基础上

1.起因(Why HBase  Coprocessor) HBase作为列族数据库最常常被人诟病的特性包含:无法轻易建立"二级索引",难以运行求和.计数.排序等操作.比方,在旧版本号的(<0.92)Hbase中,q=%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%A1%A8&ie=utf-8&src=se_lighten_f" style="margin:0px;padding:0px;text-decorati

本文来自于NoSQLFan联合作者@koven2049,他在淘宝从事Hadoop及HBase相关的应用和优化. 对Hadoop.HBase都有深入的了解,本文就是其在工作中对HBase的应用优化小结,分享给大家. 目 录 [ - ] 前言 原因 应用情况 部署.运维和监控 測试与公布 改进和优化 将来计划 前言 1324994303" style="border:0px; margin-right:8px"> hbase是从 hadoop中分离出来的apache顶级开源

0.时序数据库 时间序列(Time Series):是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列,通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,1小时等). 时间序列数据可被简称为时序数据.实时监控系统所收集的监控指标数据,通常就是时序数据 .时序数据具有如下特点: 每一个时间序列通常为某一固定类型的数值 数据按一定的时间间隔持续产生,每条数据拥有自己的时间戳信息 通常只会不断的写入新的数据,几乎不会有更新.删除的场景 在读取上,也往往倾向于读取最近写入的数据. OpenTSDB是其中

大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式(存放到RDD中):(1).调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中:Java版本如下: JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3)) 这种方式很简单,很容易就可以将一个集合中的数据变成RDD的初始化值:更常见的是(2).从文本中读取数据

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

(1)     Bloomfilter在hbase中的作用 Hbase利用bloomfilter来提高随机读(get)的性能,对于顺序读(scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的(0.92版本以后,如果设置了bloomfilter为rowcol,对于执行了qualifier的scan有 一定的优化) (2)     Bloomfilter在hbase中的开销 Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果在表中设置了bloomfilter,那么hbase会在生成sto

MVCC(Multi-Version Concurrent Control),即多版本并发控制协议,广泛使用于数据库系统.本文将介绍HBase中对于MVCC的实现及应用情况. MVCC基本原理 在介绍MVCC概念之前,我们先来想一下数据库系统里的一个问题:假设有多个用户同时读写数据库里的一行记录,那么怎么保证数据的一致性呢?一个基本的解决方法是对这一行记录加上一把锁,将不同用户对同一行记录的读写操作完全串行化执行,由于同一时刻只有一个用户在操作,因此一致性不存在问题.但是,它存在明显的性能问题:

起因: 系统测试的时候发现如果某条记录已经被引用了,这个时候删除这条记录会引起数据不一致,系统会报错.比如警员信息,在考勤记录表里会引用警员ID,如果考勤记录表中已经存在这个警员ID了,这时从警员表中删除该警员,就会引起数据不一致,前台报错.所以,这个时候我就想查找数据库中所有引用这个ID的表 一:约束类型简介 约束用于确保数据库数据满足特定的商业逻辑或者企业规则,如果定义了约束,并且数据不符 合约束,那么DML操作(INSERT.UPDATE.DELETE)将不能成功执行.约束包括NOT NU

什么是Zookeeper,Zookeeper的作用是什么,它与NameNode及HMaster如何协作?在没有接触Zookeeper的同学,或许会有这些疑问.这里给大家总结一下. 一.什么是Zookeeper  ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) . 蜜蜂(Hive) . 小猪(Pig)  的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei  等项目中都采用到了 Zookeeper.ZooKeeper是一个分

同前面翻译的一篇关联的,同作者的另一篇:ACID in HBase 这一篇不是单纯地描述一个问题,而是以 ACID 为主题,介绍了其在 HBase 中各个部分的体现及实现. ACID,即:原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability). HBase 支持特定场景下的 ACID,即对同一行的 Put 操作保证完全的 ACID(HBASE-3584增加了多操作事务,HBASE-5229增加了多行事务,但原理是一样的) 那么

我们知道,一张 HBase 表包含一个或多个列族.HBase 的官方文档中关于 HBase 表的列族的个数有两处描述: A typical schema has between 1 and 3 column families per table. HBase tables should not be designed to mimic RDBMS tables. 以及 HBase currently does not do well with anything above two or thre

什么是Zookeeper,Zookeeper的作用是什么,在Hadoop及hbase中具体作用是什么 一.什么是Zookeeper ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) . 蜜蜂(Hive) . 小猪(Pig)  的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei  等项目中都采用到了 Zookeeper.ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,ZooKeeper是以Fast Pax

1:为什么大批量数据集写入Hbase中,需要使用bulkload BulkLoad不会写WAL,也不会产生flush以及split. 如果我们大量调用PUT接口插入数据,可能会导致大量的GC操作.除了影响性能之外,严重时甚至可能会对HBase节点的稳定性造成影响.但是采用BulkLoad就不会有这个顾虑. 过程中没有大量的接口调用消耗性能 可以利用spark 强大的计算能力 上面是一个总的执行流程图, 数据生成,HFile转换以及HFile加载, 下面是HFile 的格式, 就是个key val

ERROR: Can't get master address from ZooKeeper; znode data == null   一定注意这只是问题的第一层表象,真的问题是: File /hbase/.tmp/hbase.version could only be replicated to 0 nodes instead of minReplica 网上很多都是叫用两种方式解决 stop/start  重启hbase 格式化 hdfs namenode -format,不能随随便便就格

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞

转自:http://support.huawei.com/ecommunity/bbs/10242721.html Zookeeper在HBase中的应用 HBase部署相对是一个较大的动作,其依赖于zookeeper cluster,hadoop HDFS. Zookeeper作用在于: 1.hbase regionserver 向zookeeper注册,提供hbase regionserver状态信息(是否在线). 2.hmaster启动时候会将hbase系统表-ROOT- 加载到 zook

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能. 简介 ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁

HBase是一种支持自动负载均衡的分布式KV数据库,在开启balance的开关(balance_switch)后,HBase的HMaster进程会自动根据指定策略挑选出一些Region,并将这些Region分配给负载比较低的RegionServer上.官方目前支持两种挑选Region的策略,一种叫做DefaultLoadBalancer,另一种叫做StochasticLoadBalancer,这两种策略后面会具体讲到.由于HBase的所有数据(包括HLog/Meta/HStoreFile等)都是