本文的HBase安装是在Hadoop已经安装好的基础上实现的,所以之前要导出JAVA_HOME、HADOOP_HOME( 单机模式不需要,伪分布式模式和分布式模式需要)等环境变量以及配置好SSH互信等。 0 公共配置 导出HBase的环境变量
HBase 主要用ZooKeeper来实现 HA 选举与主备集群主节点的切换、系统容错、meta-region 管理、Region 状态管理和分布式 SplitWAL 任务管理等。
有时候,我们对运行几天或者几个月的hadoop或者hbase集群做停止操作,会发现,停止命令不管用了,为什么呢? 因为基于java开发的程序,想要停止程序,必须通过进程pid来确定,而hadoop和hbase默认的情况下,会把pid文件存储在Linux上的/tmp目录的某个目录下,进程名命令规则一般是 框架名-用户名-角色名.pid,而默认情况下,linux的tmp里面的东西,一天会删除一次,所以把pid文件放在这里面,并不是长久之计,为了安全起见,我们还是放到一个固定的目录下最好,当然不能放在/tmp
---- 汇总Hadoop Hive ZooKeeper HBase Kafka等常见命令 Hadoop命令 # Hadoop一键启动命令 # 启动HDFS start-dfs.sh # 启动Yarn start-yarn.sh # 启动历史任务服务进程 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 快速重启和停止 stop-all.sh start-all.sh # 停止集群 stop-dfs.sh stop-yarn.sh mr-jobhistory-d
在主节点使用命令:systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
安装 HBase 之前默认我们已经完成了 Hadoop、ZooKeeper 安装,如果还没有安装可以参考如下博文:
本文介绍了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。首先介绍了HBase和ZooKeeper的基本概念和架构,然后详细讲解了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。最后通过一个具体的实例展示了如何使用HBase和ZooKeeper实现分布式系统,并提供了相应的代码示例。
本文讲述如何安装,部署,启停HBase集群,如何通过命令行对Hbase进行基本操作。
如果想详细了解hbase的安装:http://abloz.com/hbase/book.html 和官网http://hbase.apache.org/
离线数据分析平台实战——080HBase介绍和安装 HBase介绍 HBase是参考google的bigtable的一个开源产品, 建立在hdfs之上的一个提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 是一种介于nosql和RDBMs之间的一种数据库系统, 仅支持通过rowkey和range进行数据的检索,主要存储非结构化数据和半结构化数据。 HBase和Hadoop一样,目标是通过横向扩展,添加普通机器来增加存储性能和计算性能。 HBase特点: 大(一个表可以有上亿行以及百万级
HBase是什么 HBase是基于hadoop的数据库! HBase支持随机写 HBase的读写操作还是借助HDFS完成,要完成随机写,根本上还是需要复合HDFS的特性! HDFS只支持追加写! 随机的操作: Update+Delete 借助 追加写+时间戳(版本号) 只允许客户端查询时返回时间戳最新的数据! HBase支持海量数据的实时读写 ①分布式 ②索引,LSM树 ③kv ④吃内存 ⑤列式存储 ⑥布隆过滤器(查询) HBase的安装和配置(重点) 1.配置 ①保证已经配置了J
角色是组件的另一个名称(例如:NAMENODE,DATANODE,RESOURCEMANAGER,HBASE_MASTER等)。 顾名思义,可以告诉Ambari关于应该为堆栈中定义的组件运行命令的顺序。 例如:“应在启动NameNode之前启动ZooKeeper服务器”。或者“只有在NameNode和DataNodes启动后才能启动HBase Master”。 这可以通过在stack-version文件夹中包含role_command_order.json文件来指定。
匹配的hadoop2.6.0,假设hadoop已经正确安装并启动,假设zookeeper已经正确安装并启动。
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库,它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问,可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包,并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件,设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
之前的文章也提到过,最近工作中需要对HBase进行二次开发(参照HBase的AES加密方法,为HBase增加SMS4数据加密类型)。研究了两天,终于将开发流程想清楚并搭建好了debug环境,所以就迫不及待地想写篇文章分享给大家。
本节在 Windows Docker 安装配置 HBase 接 Windows Docker 安装部署 Hadoop 0. 实验环境 Docker Desktop for Windows Hadoop 2.7.3 HBase 1.1.2 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 1. 配置环境 1.1 启动 master 容器 docker start -i master 1.2 将 HBase 复制到 容器内 /home 宿主机: F:-1.1.2-bin.tar.gz Docker 容器:/hom
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案,即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下:
本节从0开始一步步搭建伪分布式及Hbase等。同时学习使用Intellij Maven构建Map-Reduce项目进行单词统计。
本文目的是介绍使用C++如何操作HBase。从HBase 0.94开始,HBase新增thrift2,本文只介绍和讨论thrift2相关的。hbase-1.1.2使用的thrift估计是thrift-0.9.0版本。
以上三种方法也可以只使用于关键数据,具体使用哪种方法,可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
–HBase–HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码,并且性能比我们自己写代码更好:
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载,您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异,并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
注意:一次只能为一个表的一行数据的一个列,也就是一个单元格添加一个数据,所以直接用shell命令插入数据效率很低,在实际应用中,一般都是利用编程操作数据。
所谓Standalone模式HBase,就是只启动一个JVM进程,在这个进程中同时启动了多个后台角色,如:HMaster,单个HRegionServer,以及ZooKeeper服务。
1)hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk),可以添加到最后:
接触过大数据领域的朋友都知道,Hadoop生态系统十分的庞大,许多组件启动的方式也是不尽相同,今天博主抽空整理了一下大数据生态圈中常见组件的启动方式,也算是为自己巩固了一下基础吧~
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库:Hadoop数据库,它是一种NoSQL存储系统,专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/,可看到如图1所示的页面: 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”,进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接,进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
Java程序 运行在linux主机上, 通过shell脚本启动为进程。 Java程序中 通过定时任务,设置访问Hbase的时间间隔,设置告警规则,比如三次获取Hbase中的数据失败,则调用存过,遍历配置的告警号码,插入短信中间表,实现短信的发送。 项目结构如下
HBCK2 是 hbck 的继承者,hbase-1.x (A.K.A hbck1) 附带的修复工具。 使用 HBCK2 代替 hbck1 对 hbase-2.x 集群进行修复。 hbck1 不应针对 hbase-2.x 安装运行。 它可能会造成伤害。 虽然 hbck1 仍然捆绑在 hbase-2.x 中——为了尽量减少意外——但它已被弃用,将在 hbase-3.x 中删除。 它的写入功能 (-fix) 已被删除。 它可以报告 hbase-2.x 集群的状态,但它的评估将不准确,因为它不了解 hbase-2.x 的内部工作原理。
因为列族在创建表的时候是确定的,列名以列族作为前缀,按需可动态加入,如: cf:name, cf:age
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性,主要针对具有时间特性和需求的数据,如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库,但并不能称作为数据库,他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上,进行数据结构的优化和处理,从而适合存储具有时间特性的数据,同时提供特定的工具进行查询等操作。
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
Kylin 会在 HDFS 上生成文件,根目录是 “/kylin” (可以在conf/kylin.properties中定制),然后会使用 Kylin 集群的元数据表名作为第二层目录名,默认为 “kylin_metadata”。
特别适合用来做监控类别的数据存储,它的底层是基于HBase,是一种以Metirc为单元的存储结果,可以实现大数据量下的毫秒级别的查询
Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景,HDFS具备强大存储能力,但是并没有提供很强的数据查询机制。HBase组件则是基于HDFS文件系统之上提供类似于BigTable服务。
HBCK2工具是修复工具,可用于修复Apache HBase集群,包括CDP中的Apache HBase集群。HBCK2工具是Apache HBase hbck工具的下一版本。
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编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充,为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的,HDFS只支持升级,而不支持降级。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在,您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型,这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据,可以存储在SSD中,而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。
什么是HBase? HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目,是横向扩展的。 HBase是一个数据模型,类似于谷歌的大表设计,可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。 它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。 人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上,并提供了读写访问
Hbase有两套thrift接口(thrift1和thrift2),但是它们并不兼容。根据官方文档,thrift1很可能被抛弃,本文以thrift2整合为例。
将编译好的Atlas安装包移动到/software下进入“/software/apache-atlas-sources-2.1.0/distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin”路径下,将“apache-atlas-2.1.0”移动到“/software”下
本文主要讲解了Hadoop集群环境的搭建过程,实际应用中应该不会这样做,而是通过一些管理工具进行安装,比如可视化安装:Ambari。
计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算。比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state。
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:
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