pinpoint-hbase TraceV2是什么数据

pinpoint 单机HBASE数据量过大问题解决

Pinpoint接入业务监控后数据量大涨,平均每周Hbase数据增量35G左右,数据量太大,需要对数据进行定期清理,否则监控可用性降低. 操作步骤查找出数据大的hbase表 [root@iZ28ovlz7ccZ worker]# du -sh hbase/data/default/* 2.2M hbase/data/default/AgentEvent 348K hbase/data/default/AgentInfo 2.6M hbase/data/default/AgentLifeCycl

pinpoint：查看hbase表和修改数据过期时间

先做个记录,监控数据量过大时可以设置表的数据过期时间来清理数据. 1. 查找本地数据表大小 [root@ZWZF-CWY-LZY-12 ~]# cd /home/pinpoint/hbase/data/default/ [root@ZWZF-CWY-LZY-12 default]# du -sh * 16K AgentEvent 64K AgentInfo 16K AgentLifeCycle 72K AgentStat 632K AgentStatV2 40K ApiMetaData 16K

HBase存储剖析与数据迁移

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

HBase BulkLoad批量写入数据实战

1.概述在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

HBase（六）HBase整合Hive，数据的备份与MR操作HBase

一.数据的备份与恢复 1. 备份停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

hadoop生态系统学习之路（八）hbase与hive的数据同步以及hive与impala的数据同步

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

大数据学习笔记——HBase使用bulkload导入数据

HBase使用bulkload批量导入数据 HBase可使用put命令向一张已经建好了的表中插入数据,然而,当遇到数据量非常大的情况,一条一条的进行插入效率将会大大降低,因此本篇博客将会整理提高批量导入的效率的一种可行方案,那就是使用Mapper类先进行数据清洗,再在APP中批量导入,废话不多说,我们直接开始吧! 1. 准备工作首先我们准备好一份csv文件学生表,其中包含的是学生信息,具体信息如下: 对于此文件来说,每一行有四个字段,第一个代表rowkey,第二个代表name,第三个代表cou

Hbase 整合 Hadoop 的数据迁移

上篇文章说了 Hbase 的基础架构,都是比较理论的知识,最近我也一直在搞 Hbase 的数据迁移, 今天就来一篇实战型的,把最近一段时间的 Hbase 整合 Hadoop 的基础知识在梳理一遍,毕竟当初搞得时候还是有点摸不着方向,写下来也方便以后查阅. 之前使用 Hbase 大多是把它当做实时数据库来做查询使用的,大部分使用的都是 Hbase 的基础 Api, Hbase 与 Hadoop Hive 框架的整合还真是没系统的搞过,话不多说,先看看本文的架构图: PS:文中提到的代码见最后参考

聊一聊 HBase 是如何写入数据的？

hi,大家好,我是大D.今天继续了解下 HBase 是如何写入数据的,然后再讲解一下一个比较经典的面试题. Region Server 寻址 HBase Client 访问 ZooKeeper: 获取写入 Region 所在的位置,即获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server: 访问对应的 Region Server: 获取 hbase:meta 表,并查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中.并将该 table 的 Region 信

使用bulkload向hbase中批量写入数据

1.数据样式写入之前,需要整理以下数据的格式,之后将数据保存到hdfs中,本例使用的样式如下(用tab分开): row1 N row2 M row3 B row4 V row5 N row6 M row7 B 2.代码假设要将以上样式的数据写入到hbase中,列族为cf,列名为colb,可以使用下面的代码(参考) package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

HBase查找一条数据的过程

HBase中的Client如何路由到正确的RegionServer 在HBase中,大部分的操作都是在RegionServer完成的,Client端想要插入,删除,查询数据都需要先找到相应的 RegionServer.什么叫相应的RegionServer?就是管理你要操作的那个Region的RegionServer.Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region,那么它是如何找到相应的RegionServer的?本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程. 在前面的文章“

用Hbase存储Log4j日志数据：HbaseAppender

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件

Hbase之遍历获取数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException; /** *

Hbase之原子性更新数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter; import org.apache.

Hbase之更新单条数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import java.io.IOException;

Hbase之批量删除数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; impor

Hbase之取出行数据指定部分+版本控制(类似MySQL的Limit)

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.CellScanner; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hb

Hbase之取出行数据指定部分(类似MySQL的Limit)