自0.96版本之后，hbase 源码结构上做了很大的优化，目录结构也发生了变化，做了精简和优化，这里以0.98.8为例介绍，目录如下：
本篇文章描述的是在1.2.1版本的基础上安装Hadoop加上0.94.16版本的hbase，呵呵！现在看来这些版本都有些过时了，写这篇稿子的时候hadoop刚出2.3.0版。如果你是新手或是刚踏入hadoop不妨看看我这篇文档，一步一步脚踏实地的来学习这些基础的东西。
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
该机制用于数据的容错和恢复： 每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
对大数据领域有一定了解的小伙伴对HBase应该不会陌生，HBase是Apache基金会开源的一个分布式非关系型数据库，属于Hadoop的组件。它使用Java编写，需运行于HDFS文件系统之上。HBase与Hadoop中的其他组件一样，可以运行在廉价硬件上，并可提供数10亿行 X 数百万列的大数据存储、管理能力，以及随机访问和实时读/写能力。HBase的设计模型参考了Google的Bigtable，可以说是Bigtable的开源实现版本。
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本，这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境，搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境，因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章：hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper，使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上，支持 PB 级别、百万列的数据存储。
今天，Cloudera正式宣布在CDH中支持Apache Phoenix，同时也会集成到未来的Cloudera Data Platform中。
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug，会造成RegionServer节点compaction queue持续升高，甚至影响flush，最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状，可能不全，有更多信息或者纠正的，请给我留言。 1
二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性，RDBMS早已支持，NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。 理论目标在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标：1，高性能的范围检索。2，数据的低冗余（存储所占的数据量）。3，数据的
说到Apache顶级开源项目，大家首先会想到什么？？？ 不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心，大家可以去Apache官网，下拉到最下边的页面，查看Apache有哪些开源项目。
本期有 HBase、MySQL、Spark、Kylin、MongoDB、分布式。 希望大家会喜欢！
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等
问题导读 1.如何确定什么版本是稳定版本？ 2.本文是如何确定各个版本的？ 3.hbase1.x与hive1.x什么情况下是兼容的？ 前面一篇写过 hadoop,hbase,hive，zooke
与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：
截止到2020年12月，Phoenix最高只支持到Hbase2.0版本，并不支持更高的版本。而我们采用的是腾讯云HBase，使用的版本是2.2.0版本，我们在使用Phoenix-5.0版本时，发现系统报错，无法正常使用。
以下是我修改后的两个子模块core和examples中的pom文件，只修改了version
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
前言 最近在跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hb
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。目前运维集群超过30+，而且接入的业务类型繁多，对于性能要求也不完全一样，这是今年面临的问题。从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。 1 控制隔离——rsgroup 在94版本中，经常困扰我们的一个问题就是集群上的某些机器会因为某些用户的不恰当操作，例如热点问题，大量的scan操作等导致机器上的其他表正常
为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容，今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件，在今天依旧被广泛的应用，今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理，了解一下HBase的具体内幕，以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
最近在逐步跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
【编者按】对比传统RDBMS领域，NoSQL界的厮杀显然更加激烈。而在这场没有硝烟的战场中，MongoDB和Cassandra无疑是风头最劲的两个产品。但是如果你着眼HBase，各大热门技术（比如Spark、Hadoop）及知名厂商（比如微软、Splice Machine）的支持无疑描绘出一个更美好的未来，下面我们一起看Gigaom Andrew带来的分析。 以下为译文： 在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassand
个推作为专业的数据智能服务商，在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求，为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassandra发行版）。但近来MongoDB，甚至整个NoSQL数据库市场不断遭受IT业界质疑，认为“大数据时代NoSQL并非颠覆性技术”，MongoDB技术门槛不高，其市场正面临Teradata、MemSQL和Heroku的威胁。这使得很多潜在用户开始担心——MongoDB的成功是否建立在过度的炒作之下。 在Mongo DB遭受质疑的同时, 媒体开始关注一个顽强，但
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
写在第34期 到底什么是NoSQL?公众号一系列前菜，大家可以看看： NoSQL 还是 SQL ？这一篇讲清楚 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2）
前段时间总结了一篇关于HBase由于分区过多导致集群宕机的文章，感兴趣的同学可以点击原文《HBase案例 | 20000个分区导致HBase集群宕机事故处理》阅读参考。本文重点参考HBase官网，从分区过多这个角度出发，进一步聊一聊HBase分区过多的影响以及单节点合理分区数量等。
链接：https://pan.baidu.com/s/1vc7i9JO87WiKUk_ce0J7KQ 提取码：rsgx
目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
如果想详细了解hbase的安装：http://abloz.com/hbase/book.html 和官网http://hbase.apache.org/
OpenTSDB(Open time series data base)，开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性，其实并不是一个db，单独一个OpenTSDB无法存储任何数据，它只是一层数据读写的服务，更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了，为什么还会出现它？它到底有什么好？它做了什么？别着急，我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务，看名字就知道，它主要针对于时序数据。什么是时序数据，股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据，就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储，我们最熟悉的就是mysql了，但是想想看，每5分钟存储一个点，一天288个点，一年就10万+，这还是单个维度，往往在实际应用中维度会非常多，比如股票交易所，成千上万支股票，每天所有股票数据就可能超过百万条，如果还得支持历史数据查询，mysql是远远扛不住的，必然要考虑分布式存储，最好的选择就是Hbase了，事实上业内基本上也是这么做的。（我对其他分布式存储不了解，就不对比了）。 了解Hbase的人都知道，它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力，非常适合存储海量的数据，但是它并不是关系数据库，无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节，总之，你可以通过Get获取到hbase里的一行数据，通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用， 但也限制了它的使用场景。针对时序数据，只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化，可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API，比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
Atlas官网没有提供Atlas的安装包，需要下载Atlas的源码后编译安装，下载Atlas源码需要登录Atlas官网下载Atlas：https://atlas.apache.org/#/Downloads,选择2.1.0版本：
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能？ 2.监控粒度更细如何自定义实现？ 3.哪些监控软件可以自定义？ 企业转型大数据，随着发展，可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况；遇到问题，该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。由于监控软件，粒度比较粗，想定制监控内容，该如何定制，获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样，经常有些初学者想了解或则提问，我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途，大家可以选择
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）， 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
伪分布式版 tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz 进入解压好的 HBase 目录 cd hbase-1.2.4 编辑 conf/hbase-env.sh 文件 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_102 export HBASE_MANAGES_ZK=false 编辑 conf/hbase-site.xml 文件 <configuration> <property> <name>hbase.cluster.distributed</n
本期有 HBase入门教程、Spark On HBASE、HBase二级索引、SQL 与 NoSQL、高并发&高可用、MySQL索引、Redis。 希望大家会喜欢！
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。
逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从HBase的底层物理存储结构（K-V）来看，HBase更像是一个multi-dimensional map（多维地图）
hbase的部署相对于java来说就比较简单啦，主要过程如下： 1.下载hbase最新的稳定版 2.拷贝到相应的目录 3.修改conf目录下的hbase-env.sh,设置java 和不适用内置的zookeeper export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_21/ export HBASE_MANAGES_ZK=false 4.修改hbase-site.xml,添加以下内容 <property> <name>hbase.rootdir</nam
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