负载信息:RegionServer:3个 Region:5400多个 现象:在使用Spark对HBase进行scan操作时发现有些task执行比较慢 原因分析:查看Spark应用的executor日志,发现查询慢的都是027节点请求的. 获取此节点的regionServer日志,发现scan的时候有responseTooSlow的打印.     查询日志发现这段时间在regionServer上出现很多次GC pause的打印,说明当前内存不足. 综上,当前regionServer内存的配置不足以

一.前言 关于jython介绍,直接上官网www.jython.org,可以得到详细资料,这里只介绍一下jython操作hbase的一些方法,本质上和用java操作hbase差不多,只不过语法换成了python 二.环境 hbase版本:0.98.6.1 hadoop版本: 2.5.2 jython版本:2.7 三.jython安装配置 1 安装 关于hbase&hadoop的安装配置这里也不介绍,主要介绍一下jython的安装配置,其实安装很简单,就执行一条命令就OK java -jar jy

在用PySpark操作HBase时默认是scan操作,通常情况下我们希望加上rowkey指定范围,即只获取一部分数据参加运算.翻遍了spark的python相关文档,搜遍了google和stackoverflow也没有具体的解决方案.既然java和scala都支持,python肯定也支持的. 翻了一下hbase源码 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat setConf方法里原来是根据特定的字符串对scan进行配置,那么在Python

Hbase深入学习(六) ―― Java操作HBase 本文讲述如何用hbase shell命令和hbase java api对hbase服务器进行操作. 先看以下读取一行记录hbase是如何进行工作的,首先hbaseclient端会连接zookeeper qurom,例如hbase_config.set(“hbase.zookeeper.quorum”,”192.168.50.216”)).通过zookeeper组件client能获知哪个server管理root-region.那么client

用过以后,总得写个总结,不然,就忘喽. 一.寻找操作的jar包. java操作hbase,首先要考虑到使用hbase的jar包. 因为咱装的是CDH5,比较方便,使用SecureCRT工具,远程连接到你安装的那台服务器上. jar包的存放位置在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase,找到,下载下来. 在当前路径下,有一个lib包,里面是支持hbase的hadoop的jar包,根据需求,可以下载下来. 二.找一个API文档当成手册,哪里不会查哪里 百度分享,http

HBase经过七年发展,终于在今年2月底,发布了 1.0.0 版本.这个版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API.虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API.并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取.鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文. 本文将分两部分介绍,第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作:第二部分讲解如何将 Spark 内的

开发环境准备:eclipse3.5.jdk1.7.window8.hadoop2.2.0.hbase0.98.0.2.phoenix4.3.0 1.从集群拷贝以下文件:core-site.xml.hbase-site.xml.hdfs-site.xml文件放到工程src下 2.把phoenix的phoenix-4.3.0-client.jar和phoenix-core-4.3.0.jar添加到工程classpath 3.配置集群中各节点的hosts文件,把客户端的hostname:IP添加进去

PHP通过Thrift操作Hbase     HBase是一个开源的NoSQL产品,它是实现了Google BigTable论文的一个开源产品,和Hadoop和HDFS一起,可用来存储和处理海量column family的数据.官方网址是:http://hbase.apache.org 一 .HBase访问接口 1.  Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据2.  HBase Shell,HBase的命令行工

于Spark它是一个计算框架,于Spark环境,不仅支持单个文件操作,HDFS档,同时也可以使用Spark对Hbase操作. 从企业的数据源HBase取出.这涉及阅读hbase数据,在本文中尽快为了尽可能地让我们可以实践和操作Hbase.Spark Shell 来进行Hbase操作. 一.环境: Haoop2.2.0 Hbase版本号0.96.2-hadoop2, r1581096 Spark1.0.0 本文如果环境已经搭建好,Spark环境搭建可见Spark Haoop集群搭建 Hadoop2

Hbase版本:Hortonworks Hbase 1.1.2 问题描述:使用Scala操作Hbase时,发生空指针异常(java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException),异常如下: // :: ERROR Executor: Exception ) java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hbase.cli

目前有两个库可以操作HBASE:hbase-thrift 和  happybase happybase使用起来比较简单方便,因此重点学习该库,hbase-thrift只做简要介绍. (一)hbase-thrift 1.使用前先添加库和依赖库: pip install thrift pip install hbase-thrift pip install google-cloud pip install google-cloud-vision pip install kazoo 2.连接数据库的配

这个操作和普通的Mapreduce还不太一样,比如普通的Mapreduce输入可以是txt文件等,Mapreduce可以直接读取Hive中的表的数据(能够看见是以类似txt文件形式),但Mapreduce操作Hbase却和前二者不一样 它有专门的Mapper 这个叫TableMapper,这个Mapper继承自Mapper,普通的Mapper有4个输入泛型,但这里的TableMapper却只有两个,通过源码可以看到TableMapper的KEYIN,VALUEIN分别设置为ImmutableBy

上一章讲过,Hue集成环境是可以直接操作Hbase,但是公司的环境一直报错,虽然也可以透过写代码访问Hbase,但是看到Hue环境中无法访问,还是觉得不爽,因此决定再花些力气找找原因. 找原因要先查Log,百度里查Hue Log,发现以管理员身份登入Hue,点击About是可以看到Log的,同时还有更惊奇的发现,About的第一步就是自检(Check Configuration),如下图,会将配置错误的部分列出来 看到这里就明白了为什么在Hue 里Hbase Browser一直在转圈圈跑不出来,

在Hue环境中本身是可以直接操作Hbase数据库的,但是公司的环境不知道什么原因一直提示"Api Error:timed out",进度条一直在跑,却显示不出表. 但是在CDH后台管理里,Hbase相关服务都是显示正常运行的,因此就绕过Hue查看Hbase,直接使用Python写代码连Hbase数据库 主要参考的链接 1.python 操作 hbase 2.用Python操作HBase之HBase-Thrift 3.Python基础教程 本地环境是Windows 7 + Anacond

在Eclipse中运行JAVA代码远程操作HBase的示例 分类: 大数据 2014-03-04 13:47 3762人阅读 评论(2) 收藏 举报 下面是一个在Windows的Eclipse中通过JAVA操作一个Linux上运行的hbase的示例. Hbase的配置需要注意下面一些要点: 1,服务器端用主机名配置hadoop和hbase,不要用IP 比如如下: <property>    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>    &

一.基本原理 1.hbase的位置 上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构.其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷的RDBMS数据导入功能,使业务数据从传统数据库向HBase迁移变的非常方便. 2.体系图 体系图中各个

python 是万能的,当然也可以通过api去操作big database 的hbase了,python是通过thrift去访问操作hbase 以下是在centos7 上安装操作,前提是hbase已经搭建成功了 1.安装thrift模块 下载thrift:https://pypi.python.org/packages/a3/ea/84a41e03f1ab14fb314c8bcf1c451090efa14c5cdfb9797d1079f502b54e/thrift-0.10.0.zip#md5=

容易遇到的坑: 当用mapReducer操作HBase时,运行jar包的过程中如果遇到 java.lang.NoClassDefFoundError 类似的错误时,一般是由于hadoop环境没有hbase相关的jar包,这时候需要修改hadoop_env.sh文件,在最后面添加一行: HADOOP_CLASSPATH=/home/hadoop/apps/hbase/lib/* 实例演示: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

所用HBase版本为1.1.2,hadoop版本为2.4 /* * 创建一个students表,并进行相关操作 */ import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apach

hbase版本:0.98.5 hadoop版本:1.2.1 使用自带的zk 本文的内容是在集群中创建java项目调用api来操作hbase,主要涉及对hbase的创建表格,删除表格,插入数据,删除数据,查询一条数据,查询所有数据等操作. 具体流程如下:1.创建项目2.获取jar包到项目的lib目录下(这边试用的事hbase 0.98 lib目录下的所有jar包)3.编写java程序4.编写ant脚本 package test2; import java.util.ArrayList; impor