hbase.tmp.dir:本地文件系统的临时目录,默认是java.io.tmpdir/hbase−java.io.tmpdir/hbase−{user.name}: hbase.rootdir:hbase持久化的目录,被所有regionserver共享,默认${hbase.tmp.dir}/hbase,一般设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase类似,带全限定名: hbase.cluster.distributed:hbase集群模式运作与否的标志,默

Hbase设置多个hmaster https://www.cnblogs.com/prayer21/p/4866673.html

0,HBase简介 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,是一个HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的.非关系(NoSQL)的.可伸缩性分布式数据存储模型,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元.HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion Server群和HMaster Server构成.HMaster Server负责管理所有的HRegion Server,而HBase中的所有Server都是通过Zookeeper

由于项目想借助Nutch来做网络爬虫,所以一番研究,发现网上文档比较散,学习的很艰难,因此总结了一些,放上来与大家交流. 1       环境部署 Nutch有1.x系列和2.x系列,主要区别是2.x使用了Gora作为持久层媒介,可以将数据持久化到关系型数据库,更详细的介绍参考Nutch官网. 这里主要介绍采用Nutch2.3.1+HBase的方式进行部署,HBase又依赖于HDFS和Zookeeper,实际上,Nutch只是将HBase视为持久层,而并不关心HBase是单机模式还是分布模式,H

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

如果遇到进入shell之后HMaster自动挂掉的问题,并且master的log里出现“TableExistsException: hbase:namespace”字样,很可能是更换了Hbase的版本过后zookeeper还保留着上一次的Hbase设置,所以造成了冲突. 解决方案: 1.切换到zookeeper的bin目录: 2.执行$sh zkCli.sh 输入‘ls /’ 4.输入‘rmr /hbase’ 5.退出 重启hbase即可.

0. 概述 AWS的EMR服务为客户提供的托管 Hadoop 框架可以让您轻松.快 速.经济高效地在多个动态可扩展的 Amazon EC2 实例之间分发和处理 大量数据.您还可以运行其他常用的分发框架(例如 Amazon EMR 中的 Spark 和 Presto)与其他 AWS 数据存储服务(例如 Amazon S3 和 靠地处理大数据使用案例,包括日志分析.Web 索引.数据仓库.机器 学习.财务分析.科学模拟和生物信息. 通过EMR服务,我们不必再去手动一个个的安装JDK,Hadoop, 

解决:zookeeper还保留着上一次的Hbase设置,所以造成了冲突.删除zookeeper信息,重启之后就没问题了 1.切换到zookeeper的bin目录: 2.执行$sh zkCli.sh 输入‘ls /’ 4.输入‘rmr /hbase’(这个是递归删除,新版的zookeeper不支持这个命令,必须按照目录一个一个子目录删) PS:登录zk的客户端,ls /hbase/table 发现没有找到这个目录. 于是看了下hbase的配置,hbase的元信息在目录: /hbase-unsecu

3.2.4 反向时间戳 反向扫描API HBASE-4811(https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4811)实现了一个API来扫描一个表或范围内的一个范围 表反向,减少了对正向或反向扫描优化模式的需求.此功能在HBase 0.98和更高版本中可用.有关更多信息,请参阅Scan.setReversed()(https://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Scan.h

HBase在HDFS基础上提供了高可靠, 列存储, 可扩展的数据库系统. HBase仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据, 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据. 与Hadoop一样, HBase依靠横向扩展, 通过不断增加廉价的普通服务器来增加计算和存储能力. 适合使用HBase的数据表特点为: 数量巨大: 一个表可以存储数亿行, 数百万列 列存储: 面向列的存储和权限控制, 列族独立检索. 稀疏字段: 数据中的空(null)字段不占用存储空间, 因此适合于存储非常稀

1.首先打开虚拟机,查看虚拟机的ip地址 2.修改C:\Windows\System32\drivers\etc下的主机名与ip的映射文件 3.配置Map/reduce 配置成功后可以查看hdfs文件目录 4.修改.虚拟机的ip与主机名的映射文件 5启动hdfs,hbase服务 6.通过代码测试 package dao; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; imp

进行地域分析 rowkey=中国_上海_201901016 value=访问次数 areaStartAmt.foreachRDD(rdd => { rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => { // /** // * *&********************************************************************** // *注意事项1:在各个分区内进行hbase设置,开启连接 每个分区连接一次 避

https://www.cnblogs.com/ejiyuan/p/5591613.html HBase简介 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,是一个HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的.非关系(NoSQL)的.可伸缩性分布式数据存储模型,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元.HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion Server群和HMaster Server构成.HMaster Server负责管理所有

HMaster没起来很多原因,这次看日志是这个.详细请看:http://www.bkjia.com/yjs/982064.html Hbase:namespace异常处理,hbase异常处理 Hbase 集群部署启动后几秒自动退出异常处理, 1.hadoop 与 hbase 版本不兼容,会导致此异常. 2.log 为 org.apache.hadoop.hbase.TableExistsException: hbase:namespace 异常, 很可能是更换了Hbase的版本过后zookeep

BlockCache 首先要明白Block,在HBase里面存储的最小单元:在memstore向硬盘刷的时候,如果目标block的大小+size之后大于MAX_SIZE,将会新创建一个block来存储数据. Block有四种类型:data,meta,index以及bloom:data就是存储数据的block:index和bloom目的都是了高效获取数据的block以及运用bloom算法获得:meta则是存储HFile的基本信息以及表信息(元数据) 为了高效获取数据,HBase设置了BlockCa

HBase安装 安装前设置 安装Hadoop在Linux环境下之前,需要建立和使用Linux SSH(安全Shell).按照下面设立Linux环境提供的步骤. 创建一个用户 首先,建议从Unix创建一个单独的Hadoop用户,文件系统隔离Hadoop文件系统.按照下面给出创建用户的步骤. 开启root使用命令 “su”. 使用root帐户命令创建用户 “useradd username”. 现在,可以使用命令打开一个现有的用户帐户 “su username”. 打开Linux终端,输入以下命令来

1.通过Java客户端连接Hbase,其中hbase通过zookeeper去管理,需要注意的是客户端端口. 通过在浏览器端输入地址查看:http://192.168.3.206:60010/master-status 可以看到端口与地址. 2.注意在win环境下,需要在 C:\Windows\System32\drivers\etc的hosts文件加上一句: 192.168.1.128 linuxname  服务器名称 原理:client要连接虚拟机的HMaster,HMaster的端口在虚拟机

转载:http://lxw1234.com/archives/2015/04/101.htm 环境配置: hadoop-2.0.0-cdh4.3.0 (4 nodes, 24G mem/node) hbase-0.94.6-cdh4.3.0 (4 nodes,maxHeapMB=9973/node) hive-0.10.0-cdh4.3.0 一.查询性能比较: query1:select count(1) from on_hdfs;select count(1) from on_hbase;qu

背景 之前的博客:Spark:DataFrame写HFile (Hbase)一个列族.一个列扩展一个列族.多个列 用spark 1.6.0 和 hbase 1.2.0 版本实现过spark BulkLoad Hbase的功能,并且扩展了其只能操作单列的不便性. 现在要用spark 2.3.2 和 hbase 2.0.2 来实现相应的功能: 本以为会很简单,两个框架经过大版本的升级,API变化很大: 官网的案例其实有点难实现,且网上的资料要么老旧,要么复制黏贴实在是感人,所以花了点时间重新实现了该

整体架构: 项目目标,实现配置mysql,便可以自动化入湖至Hive,入湖至Hive方便后期数据分析. 首先在Mysql中配置好kafka的topic.Server以及入户表等信息,java程序初始化加载配置信息; 其次,消费者根据配置信息消费对应topic,并解析topic对应的表字段,将其put至hbase; 在Hive中创建映射表,刷新表,便可以在impala中快速查询表信息. 1.实现hbase与hive集成 -- 在hive中执行以下语句,实现hive与hbase映射 CREATE E

原因分析 1.hadoop 与 hbase 版本不兼容,导致的异常. 2.log日志信息显示 org.apache.hadoop.hbase.TableExistsException: hbase:namespace 异常,可能是更换了hbase的版本后zookeeper还保留着上一次的hbase设置,造成了冲突. 解决方案 1.进入zookeeper的bin目录: 2.执行客户端脚本:$sh zkCli.sh 3.查看Zookeeper节点信息: ls / 4.递归删除hbase节点:rmr