Pinpoint是用Java编写的大规模分布式系统性能管理工具,可以跟踪请求,硬件信息收集,请求时间统计等等项目主页：https://github.comaver/pinp...前提有分布式部署的项目可供测试至少一台服务器Java、Hbase、Zookeeper、Tomcat环境说明个人不喜欢hbase自带的zk

端口Hadoop集群的各部分一般都会使用到多个端口，有些是daemon之间进行交互之用，有些是用于RPC访问以及HTTP访问。而随着Hadoop周边组件的增多，完全记不住哪个端口对应哪个应用，特收集记录如此，以便查询。这里包含我们使用到的组件：HDFS,YARN,HBase,Hive,ZooKeeper:组件 节点

HBase概述HBase表的核心概念总结HBase的架构MasterRegionServer结构功能HBase的安装与shell操作安装启动与关闭ddl与dml操作ddl(表操作)dml(数据操作)HBase进阶HBase的高性能原理架构细节读写流程MemStoreFlushMemStore刷写时机合并与切分JAVAAPITOCHBase概述

由于疫情原因在家办公，导致很长一段时间没有更新内容，这次终于带来一篇干货,是一篇关于Hbase架构原理的分享。 Hbase作为实时存储框架在大数据业务下承担着举足轻重的地位，可以说目前绝大多数大数据场景都离不开Hbase。 今天就先从Hbase基础入手，来说说Hbase经常用到却容

hbasehbase是主从结构的分为HMaster和HRegionServer,主节点hmaster存元数据,实际数据在HRegionServer操作hbase时用的client,所有数据的维护是用的zookeeper一个RegionMaster可以维护多个RegionServer.一个RegionServer对应多个HRegion(实际数据)而实际数

HBASE基础1.HBase简介HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。它基于GoogleBigtable开源实现，但二者有明显的区别：GoogleBigtable基于GFS存储，通过MAPREDUCE处理存储的数据，通过chubby处理协同服务；而HBase底层存储

Kylin基本原理及概念2019-01-24阅读1K0“带你走进ApacheKylin的世界”Kylin版本：2.5.1前言膜拜大神，Kylin作为第一个由国人主导并贡献到Apache基金会的开源项目，堪称大数据分析界的“神兽”。所以我也是抓紧时间来学习Kylin，感受Kylin所带来的魅力。一、Kylin简介Kylin

感觉效率不是很高，是否能用sqoop来解决HBase与其他文件系统的数据导入导出。通过HBase的相关JavaApi，我们可以实现伴随HBase操作的MapReduce过程，比如使用MapReduce将数据从本地文件导入HBase的表中，或我们从HBase的表中读取一些原始数据用于MapReduce做数据分析。案例将fruit文件

注意HBase安装依赖于正在运行的Haddop集群和ZooKeeper集群软件版本：hadoop:3.1.2zookeeper:3.4.13hbase:2.1.3前置工作1）集群时间同步参考博客：集群时间同步集群时间同步这一步是必须做的，否则HBase可能会启动不起来。2）Hadoop安装配置参考博客：Hadoop安装配置3）Hadoop

条件准备：  表的操作：创建表：  添加数据：  删除数据：  扫描全表：  条件扫描： 

都是HBase上的SQL引擎，Kylin和Phoenix有什么不同？from：https://www.jianshu.com/p/5d98cf84f6e7大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例

Hbase学习笔记数据模型基本概念row:每一行都有一个唯一的rowkey，对应多个列以及列的值，一张表中的row是按照rowkey进行排序的column:hbase不同于常见的关系型数据库，其多了一个列族的概念，在定义一张hbase的表时，需要定义列族，一个列族中可以有多个列，列族中的列可以动态添加

先给结论吧：HBase利用compaction机制，通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞，来换取整体上的读取延迟的平稳。1.为什么要compaction在上一篇HBase读写中我们提到了，HBase在读取过程中，会创建多个scanner去抓去数据。其中，会创建多个storefilescanner去loadHFile中的指定datablock

软件HBase2.1.3需求关注用户取关用户发布微博查看微博表设计用户关系表uid：当前用户，也就是操作者的编号，格式：具体值/用户idattends：表示用户关注的人，一个人可以关注多个用户fans：表示用户的粉丝，一个人可以有多个粉丝A关注B的同时，B是A的粉丝示例：微博内容表

前面，我们已经打下了很多关于HBase的理论基础，今天，我们主要聊聊在实际开发使用HBase中，需要关注的一些最佳实践经验。1.Schema设计七大原则1）每个region的大小应该控制在10G到50G之间；2）一个表最好保持在50到100个region的规模；3）每个cell最大不应该超过10MB，如果超过，应该有些考虑业

ApacheHbase全攻略标签（空格分隔）：ApacheHbase一，Hbase介绍HBase是以数据为中心，RDBMS是以关系为数据，HBase是NoSQL数据库中的列存储数据库，它有以下特点：强一致性读写，自动分片，HBase通过Region分布在集群中，数据增加时，Region会自动分割并重新分片。RegionServer自动故障

一、Hbase无表数据这种情况需要由Phoenix来建映射表建表语句示例CREATETABLEIFNOTEXISTSus_population(stateCHAR(2)NOTNULL,cityVARCHARNOTNULL,populationBIGINTCONSTRAINTmy_pkPRIMARYKEY(state,city));此处用的联合主键，

最近在做将kafka里面的业务日志写入到hbase当中，然后要对hbase里面的数据进行解析然后插入到数据库当中。为了能节约磁盘空间想对hbase里面的数据进行删除，但是我们设置的rowkey是按照每小时加日期然后加hash码的方式组成的。例子如下： 这个地方我们没有办法通过框定一个时

1、情况说明，测试集群，6台hdfs，一台hbase在使用hbase的时候，出现hbase总是挂掉问题2、错误现象：2020-06-0515:28:27,670WARN[RS_OPEN_META-bb-cc-aa:16020-0-MetaLogRoller]wal.ProtobufLogWriter:Failedtowritetrailer,non-fatal,continuing...java.io.IOException:A

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是GoogleChubby的开源实现。分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。简介ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅

本文来自于2018年10月20日由中国 HBase 技术社区在武汉举办的中国 HBase Meetup第六次线下交流会。分享者为过往记忆。目录一、简单介绍一下HBase是什么二、HBase是如何读写数据的三、RowKey的设计要点四、HBase生态介绍五、HBase典型案例分析一、简单介绍一

一、前言RowKey作为HBase的核心知识点，RowKey设计会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，所以RowKey的设计质量决定了HBase的质量。是咱们大数据从业者必知必会的，自然也是面试必问的考察点。那么rowkey到底是什么呢？原理是什么呢？怎么设计RowKey呢？使用场景是怎样的呢？有哪

HBase自带许多运维工具，为用户提供管理、分析、修复和调试功能，这些工具一部分的入口是hbaseshell客户端，另一部分是在hbase的Jar包中。大多数可通过执行以下形式的命令实现：hbase[<options>]<command>[<args>]本文将列举一些常用HBase工具，开发人员和运维人员可以参考本

 zz：https://www.jianshu.com/p/4e412f48e820 很少写技术博客，一是觉得自己技术有限，怕误人子弟；二是文笔较差，比较排斥写作之类的工作。话说不锻炼，哪会有进步呢，因为陌生而抵触，往往会陷入恶性循环，生活中其他事又何尝不是这样呢（突然就感慨人生了...）。明日复明日，明日何其多，时间不

hbase体系架构和设计模型 上图过于简单，具体详细的架构图如下 zookeeper：作为分布式协调框架HRegionServer:向master报告自己的健康状态和自己管理的region信息，管理region。同时把自己的健康状态和管理的region信息也会同步到zookeeper。具体作用如下：维护master分配给他的r

本文将介绍HBase的客户端连接实现，并说明如何正确管理HBase的连接。最近在搭建一个HBase的可视化管理平台，搭建完成后发现不管什么查询都很慢，甚至于使用api去listTable都要好几秒。经过一番排查发现，是每次请求的时候，都去临时创建了一个connection，而创建connection非常耗时导致整体

虚拟机配置HadoopHBase物理机系统：windows10虚拟机系统：ubuntu16目标：在虚拟机上搭建hadoop+hbase，物理机上通过java代码访问Hadoop搭建根据官网上的guide，可以搭建出一个单节点的hadoop集群https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCl

EX.业务原因:hbase的region是将范围内的rowkey放一起但是如果某一段时期数据量大,就会造成region(分区)数据的分布不均,,所以需要加盐,加哪里,放最前面intnum=1000;Stringrowkey_ori="2015880524002300_1232";intsaltCode=rowkey_ori.hashCode()%num;if(s

Hbase1.0环境升级Hbase2.0环境，数据从1.0迁移到2.01.Export导出Hbase表数据到本地文件系统  hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export'表名'file://本地文件目录 需要导出的数据版本需要导出数据的起始时间戳  需要导出数据的结束时间戳eg:hbaseorg.apache.ha

流程kafka配置创建消费者关注主题ct获取数据将数据写入HBaseconsumer.properties是kafka集群的配置信息，calllog是数据封装对象。packagecom.csw.ct.consumer.bean;importcom.csw.ct.common.bean.Consumer;importcom.csw.ct.common.constant.Names;importcom.csw.