1. 问题起因 通过snapshot做跨集群数据同步时,在执行拷贝脚本里没有指定所有者及所有组,导致clone时没有权限,客户端卡死.master一直报错,经过一系列操作后,导致RIT异常. 2. 异常记录 不指定所有者,默认权限是hdfs:hbase,会导致异常 执行clone_snapshot <snapshot_name>,<table_name>时,master异常信息 经过一系列操作后(重启.删除hdfs相关目录)出现了RIT: 3. 解决过程 因之前使用hbase1.2

背景 在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移.而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问.当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰. HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据场景,具备以下特点: 表规模大,亿级别行,上百万列     面向列存储,列独立检索 但是 HBa

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

1.Cannot allocate memory 报错信息: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000005c5330000, 8502706176, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the Java Runtime Environment t

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

1.修改hue的配置文件hue.ini [hbase] # Use full hostname with security. hbase_clusters=(Cluster|linux-hadoop3.ibeifeng.com:9090) # HBase configuration directory, where hbase-site.xml is located. hbase_conf_dir=/etc/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/conf 2.启动hb

1.修改sqoop的配资文件 2.从mysql导入到hbase(import) bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://linux-hadoop3.ibeifeng.com:3306/sqoop \ --username root \ --password 123456 \ --table tohdfs \ --hbase-create-table \ --hbase-table s1 \ --hbase-row-key id \ --column-f

1.修改hue的配置文件hue.ini [hbase] # Use full hostname with security. hbase_clusters=(Cluster|linux-hadoop3.ibeifeng.com:9090) # HBase configuration directory, where hbase-site.xml is located. hbase_conf_dir=/etc/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/conf 2.启动hb

1.修改sqoop的配资文件 2.从mysql导入到hbase(import) bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://linux-hadoop3.ibeifeng.com:3306/sqoop \ --username root \ --password 123456 \ --table tohdfs \ --hbase-create-table \ --hbase-table s1 \ --hbase-row-key id \ --column-f

一.hbase原理剖析 Base是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统:HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储:从逻辑上讲,HBase将数据按照表.行和列进行存储.与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力.Hbase表的特点大:一个表可以有数十亿行,上百万列:无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

1         Hbase日常运维 1.1       监控Hbase运行状况 1.1.1        操作系统 1.1.1.1 IO 群集网络IO,磁盘IO,HDFS IO IO越大说明文件读写操作越多.当IO突然增加时,有可能:1.compact队列较大,集群正在进行大量压缩操作. 2.正在执行mapreduce作业 可以通过CDH前台查看整个集群综合的数据或进入指定机器的前台查看单台机器的数据: Io wait 磁盘IO对集群的影响比较大,如果io wait时间过长需检查系统或磁盘是

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

1 Hbase日常运维 1.1 监控Hbase运行状况 1.1.1 操作系统 1.1.1.1 IO 群集网络IO,磁盘IO,HDFS IO IO越大说明文件读写操作越多.当IO突然增加时,有可能:1.compact队列较大,集群正在进行大量压缩操作. 2.正在执行mapreduce作业 可以通过CDH前台查看整个集群综合的数据或进入指定机器的前台查看单台机器的数据: Io wait 磁盘IO对集群的影响比较大,如果io wait时间过长需检查系统或磁盘是否有异常.通常IO增加时io wait也会

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处理  MapReduc

HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable: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.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.

一.基本原理 1.hbase的位置 上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构.其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷的RDBMS数据导入功能,使业务数据从传统数据库向HBase迁移变的非常方便. 2.体系图 体系图中各个