由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询、查询总记录数、分页等就比较麻烦了。想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法:
在完成Atlas编译以后,就可以进行Atlas的安装了。Atlas的安装主要是安装Atlas的Server端,也就Atlas的管理页面,并确保Atlas与Kafka Hbase Solr等组件的集成。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 上一篇文章Fayson介绍了《如何使用HBase存储文本文件》,我们将文本文件存储到HBase中,文件名作为HBase表的Rowkey,每个文件转为二进制字节流存储到HBase表的一个column中。我们可以通过Rowkey来查询这些数据,但是我们却没办法实现这些文本文件的全文索引
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
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。
链接: https://pan.baidu.com/s/1Tut2CcKoJ9-G-HBq8zexMQ 提取码: v75v
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
HBase的一级索引就是rowkey,我们只能通过rowkey进行检索。如果我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询,就需要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 常见的二级索引方案有以下几种: 1.MapReduce方案 2.ITHBASE方案 3.IHBASE方案 4.Coprocessor方案 5.Solr+hbase方案 MapReduce方案IndexBuilder:利用MR的方式构建Index 优点:并发批量构建Index 缺点:不能实时构建Index ITHBAS
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:
官网参考 Apache Atlas 环境 Windows 7 apache-atlas 2.1.0 HBase 2.0.2(apache-atlas内置) Solr 7.5.0(apache-atl
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
如果遇到该情况,首先前往 /var/log/ambari-agent/ambari-agent.log 查看日志输出。
HBase中的一级索引指数据在写入region时,会根据rowkey进行排序后写入,之后regionserver在加载region时,会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
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。
近日了解到 Kafka 正在酝酿重大更新,可能会提供自管理的元数据仲裁机制以消除对 Zookeeper 的依赖,社区呼吁也相当强烈。那么一般而言 Zookeeper 在分布式系统中扮演什么角色?目前 Zookeeper 都应用在哪些分布式架构中?本文从 Zookeeper 可以聊起,盘点那些离不开 Zookeeper 的分布式技术架构!
几个月前,我致力于提高“完整”索引器的性能。我觉得这种改进足以分享这个故事。完整索引器是 Box 从头开始创建搜索索引的过程,从 hbase 表中读取我们所有的文档并将文档插入到 Solr 索引中。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
在主节点使用命令:systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
为什么要做数据治理?业务繁多,数据繁多,业务数据不断迭代。人员流动,文档不全,逻辑不清楚,对于数据很难直观理解,后期很难维护。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 ---- 在CDH集群中Zookeeper已启用Kerberos服务,在命令行为使用Kerberos账号进行Kinit操作,使用zookeeper-client登录后仍然可以进行创建znode和删除znode,并且可以删除其它有服务的Znode,具体操作如下: [root@ip-172-31-3
在调试Kerberos的时候可能会有需要禁用的场景。以下是各组件禁用Kerberos的相关配置。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富,也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
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。
https://github.com/apache/atlas (github 拉取对应分支代码)
经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
摘抄一段官网上的介绍,Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统,深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的,可以用来做元数据管理的一个系统。
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
tinkerpop是一个图库标准,一个框架,学习图库,先从这个项目入手比较合适, neo4j, janusGraph只是它两个组件(图storage-engine)的vendor而已。图库是节点&边的集合,边描述了节点间的关联关系。
我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。我们一般在安装CDH时,都是使用root或具有sudo权限的用户安装的,如果大家有注意会发现用于管理每台主机上的Hadoop进程的Cloudera Manager Agent服务(cloudera-scm-agent)是以root用户身份运行的。但是在有些企业,运维部门有严格的要求,需要CDH使用自己的用户来管理即不能随便使用root,比如要求cloudera-scm-agent服务以其他用户进行启停和管理。
Micro-Batch Processing:100ms延迟 ,Continuous Processing:1ms延迟
# /etc/profile # System wide environment and startup programs, for login setup # Functions and aliases go in /etc/bashrc # It's NOT a good idea to change this file unless you know what you # are doing. It's much better to create a custom.sh shell script
某客户大数据测试场景为:Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G,Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
这两天,打算给现有的Apache Hadoop2.7.1的集群装个hue,方便业务人员使用hue的可视化界面,来做一些数据分析任务,这过程遇到不少问题,不过大部分最终都一一击破,收获经验若干,折腾的过程,其实也是一个学习的过程,一个历练的过程,我相信优秀的人,都是经历过无数磨难成就的,并且有着坚持不放弃的心态,迎接各种挑战,如果你总是遇到困难就放弃,那么你永远也不能成为最优秀的人,废话不多说了,下面开始进入正题: 框架版本如下: Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apac
SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。
北京时间2018年12月19日,Cloudera正式发布Cloudera Enterprise 6.1.0,上次发布CDH6.0是8月30日,差不多过去了3个多月的时间,参考Fayson之前的文章《Cloudera Enterprise 6正式发布》。从CDH6.0到CDH6.1是一次minor version的更新,但更新内容较多,在开始接下来的细化功能讨论前,我们先看看几项重点更新的内容:
什么是Ranger Audit?Ranger 审计功能 ,审计功能模块可以帮助我们更好的管理集群组件,例如 HDFS、HBase、Hive 等数据资源的访问,更快的定位权限导致的应用问题。并且使用 Ranger 控制权限的同时也可以很好地监控、查询用户的历史操作,做到有证可查,有理可依。
Apache Atlas使用各种系统并与之交互,为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系,可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态,包括其功能和当前限制,以及实现此高级别可用性所需的配置。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Fayson在上篇文章《如何在CDH中使用Solr对HDFS中的JSON数据建立全文索引》简单介绍了Solr,然后利用Cloudera提供的Morphline工具通过创建MapReduce可以实现对HDFS中的半/非结构化数据的批量建立全文索引。本文主要介绍如何使用Mor
业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践。step 1 hbase建表后直接写入 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase。由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应。查看hb
在前面的几篇博客中,博主不仅为大家介绍了匹配型标签和统计型标签的开发流程,还为大家科普了关于机器学习的一些"干货",包括但不限于KMeans算法等…本篇博客,我们将正式开发一个基于RFM模型的挖掘型标
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“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
明确项目到底需要做什么,以及最终做成什么样子,需求分析不明确,项目周期就不明朗,项目完成度无法把控,技术分控无法实现,而且也无法了解项目发展的主体方向。其中最令程序员头痛的是,需求在某个开发周期中,不停的频繁变更。项目完成效率降低。
好多初入学习大数据的人不是很清楚,今天分享一个图,并介绍一下大致的组件,其他还有一些组件是没有包含在其中的,但是大部分这个图片是有了的。
学习和使用hadoop有一年了,这里主要分享一下对hadoop整体上的理解,分门别类的介绍一下相关组件,最后提供了建议的学习路线,希望对hadoop的初学者有参考作用。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
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