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-
离线数据分析平台实战——100HBase和MapReduce整合 环境搭建 搭建步骤: 在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接。在真正的集群环境中的时候,hadoop运行mapreduce会通过该文件查找具体的hbase环境信息。 将hbase需要的jar包添加到hadoop运行环境中,其中hbase需要的jar就是lib文件夹下面的所有*.jar文件。 使用hbase自带的server jar测试是否安装成功。 环境搭建-软连接创建 命令:ln -s /home/hadoop
本文承接上一篇:hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ,主要是记录 hive 整合hbase的流程
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机,主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04,另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章: 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,一个结构化数据的分布式存储系统。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
面向列的据库HBase 第一章 Hbase介绍 Hadoop生态系统图 非关系型数据库知识面扩展 HBase简介 HBase架构 HBase数据模型 第二章 HBase安装 伪分布式搭建 完全分布式搭建 简单免密钥配置 第三章 HBase-API 环境搭建 Demo案例 模拟通话数据的产生和处理 HBase工具类
考虑关于HBase集群的一个问题,在当前的HBase集群中,只有一个Master,一旦Master出现故障,将会导致HBase不再可用。所以,在实际的生产环境中,是非常有必要搭建一个高可用的HBase集群的。
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
---- 环境准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 hbase安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/ 我用的hbase-1.2.6 ---- 1. 把hbase安装包上传到服务器并解压 [root@repo ~]# tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /opt/ 2. 配置HBASE_HOME环境变量 [r
这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群,其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master。
http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kylin/apache-kylin-2.3.0/apache-kylin-2.3.0-hbase1x-bin.tar.gz
接着上一篇介绍协处理器的文章http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145,本篇我们来实战一个例子,看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址:https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index 业务需求: 现有一张Hbase的表,数据量千万级+,而且不断有新的数据插入,或者无效数据删除,每日新增大概几百万数据,现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询,但是由于性能
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
本文承接上一篇:hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机) ,主要是搭建HBase的单机环境
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable,后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据;适合存储稀疏的数据,稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储,提供实时增删改查的能力,是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大,可以实现上亿条记录的毫秒级别的
介绍: 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度,放入redis缓存,分析日志信息,将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后,根据用户画像重排序热度榜,并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品,最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
1.hbase的机群搭建过程(在原来的Hadoop1上的hbase伪分布基础上进行搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/97531.htm )
最近群里面讨论HBASE的使用场景,以及是会没落,这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景:详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索,对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过
本文介绍了如何在Docker环境下极速体验HBase。通过运行CentOS 7虚拟机,并安装和配置HBase,然后使用Docker启动并运行HBase集群。最后,使用HBase Shell命令以及Java API进行HBase的增删改查操作。
# hadoop-env.sh 配置 export JAVA_HOME=`absolute path` # core-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/path/to/tmp</value> </property> </configuration> # hdfs-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration>
近期腾讯云某家大客户的hbase master一直无法启动,经过仔细诊断之后发现是由于hbase的WAL文件非常多(达到15TB),导致hbase在zk的节点(存储WAL文件信息的节点)超过4096*1024 默认大小,无法正常提供服务。因此,hbase master无法正常启动。通过增加zk节点的大小参数,并且优化WAL文件,最终解决该问题。
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统,它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。
上篇已经大概讲述大数据组件版本和集群矩阵配置说明,有不清楚的同学,可以阅读上一篇
问题导读 1.作为一个技术人员,你认为该如何搭建大数据平台? 2.构建大数据平台,你认为包括哪些步骤? 3.本文是如何构建大数据平台的? 亲身参与,作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题,算是有些经验,因而作答。 整体而言,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步: 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。例如,可以选择给HDFS的namenode
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)。
4.5 启动成功 出现 Master has completed initialization
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。
–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
由于工作需要,前段时间抽口研究了一下APM相关技术。 大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统,比如Google的Dapper,Twitter的zipkin,淘宝的鹰眼,新浪的Watchman,京东的Hydra等,当然还有一些收费的工具。由于技术栈、项目规模以及方便且容易上手的原因,最终还是选择Pinpoint,本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。
大数据依然是当前较为火热的领域,其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章,作者是heibaiying,大数据入门指南(2019)地址:https://github.com/heibaiying/BigData-Notes(本文末点击阅读原文进入),内容涉及下图的相关技术。
大数据的场景下,NoSql型数据库的优势不言而喻,但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台,大多语焉不详,至于Windows平台介绍的东西就更少了,而且大多无法运行。本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍。另外基于Thrift实现的Windows版本Hbase客户端库也做了封装,有需要的可以留言索取。
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
安装 HBase 这里简单搭建了一个单机的 HBase 环境: 安装 JDK 环境,如何安装jdk可以自己网上搜。 下载 HBase,https://hbase.apache.org/downloads.html,这里我们选择下载2.0.1版本,文件名为 hbase-2.0.1.tar.gz,解压到任意目录。 修改 conf/hbase-env.sh ,设置 JAVA_HOME,这个是 /bin/java 所在的目录,通过 which java 查看。 export JAVA_HOME=/java/jdk
我们在系统学习大数据的之前,要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识,这部分显得格外的重要。
注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf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。
一、目录 1.第一章:hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机) 2.第二章:hbase_学习_01_HBase环境搭建(单机) 3.第三章:hive_学习_01_hive环境搭建(单机)
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8,在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本,新的版本有哪些大的变化,对历史版本会有什么影响?让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图所示。
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
什么是 Phoenix ? Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库,通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。 Phoenix,操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。 可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix,然后操作hbase,但是在生产环境中,不可以用OLTP中。 phoenix在查询hbase时,虽然做了
大数据平台的开发环境搭建,我们前面已经说过了,需要搭建Hdfs,Yarn,Spark,HBase,Hive,ZK等等,在开发环境下搭建是用于开发测试的,全部部署在VM 虚拟机里面,小数据量小运算量还可以,数据量运算量一旦上来,虚拟机是玩不转的,这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建,难道也需要我们一步一步来搭建吗? 几台还可以,那么上百台呢? 难道也需要一台台搭建吗? 显然不可以,有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢? 国外有俩家企业做了这些事,hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件,不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称,是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具,工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务,CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务,包含Hdfs,Yarn,ZK,Hive,Hbase,Flume,Sqoop,Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版,收费版当然功能更加强悍,比如支持回滚,滚动升级,支持Kerberos,SAML/LDAP支持,SNMP支持,自动化备份和灾难恢复,不过在我们看来,免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下,CDH在部署Hadoop生态上,整体与HDP类似,通过WEB端动态部署Hadoop生态, Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 CDH:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 CDH-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
源码分析 的第一步就是要先编译好源代码,才能进行debug跟踪流程查看,本文总结了janusgraph源码编译的全流程!
前言 由于工作需要,前段时间抽口研究了一下APM(Application Performance Management)相关技术,无论是收费的还是免费的。由于技术栈的原因,最终还是选择Pinpoint,本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。 架构图 优点 代码零侵入,运用JavaAgent字节码增强技术,只需要加启动参数即可。 搭建环境 机器 安装 功能 192.168.1.180(8080,9994,9995,9996) pinpoint+hbase pinpointweb面板、控制器以及hbas
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“本文主要介绍大数据相关集群搭建,包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
本文介绍了如何在Docker中搭建集群环境,并使用Hadoop和HBase进行实战演示。包括详细的搭建过程、配置和启动HDFS、HBase、Zookeeper等组件,以及使用Docker Compose一键启动所有服务。同时,还介绍了如何基于Zookeeper进行分布式协调,以及如何使用HBase Shell进行操作。
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