[From]https://www.iteye.com/blog/blackproof-2052898 meta表修复一 查看hbasemeta情况 hbase hbck .重新修复hbase meta表(根据hdfs上的regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta .重新将hbase meta表分给regionserver(根据meta表,将meta表上的region分给regionservere) hbase hbck -fixAssignments m

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

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

本次测试安装的机器为Mac Book Pro, 系统为 OS X 10.9.4.hbase版本0.98.6.1. 使用Java版本为Oracle的JDK 1.6.0_65. 1. 下载安装 hbase-0.98.6.1 此处下载的是 0.98.6.1,下载后解压缩.解压缩后的目录为 hbase-0.98.6.1-hadoop2/ 注:hbase中已经包含hadoop,所以不用另外安装hadoop了. 2. 修改配置 (1) conf/hbase-env.sh export JAVA_HOME=/

1.部署Zookeeper集群(hadoop0\hadoop1\hadoop2) 1.1.在hadoop0上解压缩Zookeeper-3.4.5.tar.gz 1.2.执行命令 cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg 1.3.修改文件conf/zoo.cfg dataDir=DATA_PATH clientPort=2181 #增加 server.0=hadoop0:2888:3888 server.1=hadoop1:2888:3888 server.2=had

1. 机器准备(这里做測试用,目的准备5台CentOS的linux系统) 1.1 准备了2台机器,安装win7系统(64位) 两台windows物理主机: 192.168.131.44 administrator/(password是一个空格) 192.168.131.67 administrator/(password是一个空格) 1.2. 每台机器上安装VMwareWorkstation8.0.3 VMwareWorkstation8.0.3序列号:JG2TD-DJL95-FZZZ8-DU1

简介 HBase –Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBse技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.HBase利用Hadoop HDFS作为文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协调工具. HBase(NoSQL)的数据模型 HBase 存储的网站页面数据示例 下面讲下关于HBase的相关名词和概念: 表(table),是存储管理数据的. 行键(ro

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

HBase —— Hadoop Database的简称 ,hbase 是分布式,稀疏的,持久化的,多维有序映射,它基于行键rowkey,列键column key,时间戳timestamp建立索引.它是一个随机访问的存储和检索数据的平台.hbase 可以存储结构化,半结构化的数据 Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大数据,并使用MapReduce来处理.Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着

====软件版本==== jdk:jdk-8u77-linux-x64.tar.gz zookeeper:zookeeper-3.4.6.tar.gz hadoop:hadoop-2.7.4.tar.gz hbase:hbase-1.3.1-bin.tar.gz ====前提准备==== 3台vmware虚拟机(已配置无秘钥访问) 其中,/etc/hosts文件内容如下: ====安装jdk==== 上传安装包,解压缩,然后配置环境变量即可. 正常配置之后,在服务器任意路径执行java -ver

HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据:Google

Hbase meta表异常修复 标签(空格分隔): Hbase 一,Hbase meta元数据表 1.1 背景 线上Hbase 因为在hbase shell中清空 truncate 'table'一张表时候发现中途清空错了,嗯下了Ctrl+c,导致某张表在RIT 阶段. 1.2 meta表修复一 查看hbase:meta情况 hbase hbck 1.重新修复hbase meta表(根据hdfs上的.regioninfo文件,生成meta表) hbase hbck -fixMeta 2.重新将h

HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据:Google

HBase是分布式.面向列式存储的开源数据库,来源于Google的论文BigTable,HBase运行于Hadoop平台之上,不同于一般的关系数据库,是一个适合非结构化数据存储的分布式数据库 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里是3台主机,分别对应 2.JDK环境正确安装 3.集群中每台机器关闭防火墙,保证通信畅通 4.配置集群间ssh免密登录 5

最近在学习hbase,学到利用如何将数据导入到hbase中,采用的方式是批量导入:bulk load的方法,中间出现了一些问题,下面将执行的步骤记录一下,以供日后查阅: 说明:导入的方式是将csv文件的内容导入到hbase中. 1.首先是将csv文件上传到hdfs上. hadoop fs -put simple.csv /user/username/ 上面的步骤是将simple.csv文件上传到hdfs中的/user/name中.说明:数据的间隔是制表符,若是逗号间隔符需要指定间隔符 2.通过h

HBASE的安装: 安装的软件版本:hbase-0.98.4-hadoop2.tar.gz 下载链接:http://www.apache.org/dist/hbase/hbase-0.98.4/ 1. 解压文件,并配置环境变量 将下载的hbase-0.98.2-hadoop4.tar.gz解压到/home/hadoop路径下. sudo mv hbase /usr/local/ # vi ~/.bashrc   打开.bashrc文件,添加下面配置信息 export HBASE_HOME=/us

接着前面的Zookeeper部署之后,现在可以学习HBase了. HBase是基于Hadoop的开源分布式数据库,它以Google的BigTable为原型,设计并实现了具有高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的分布式数据库系统,它是基于列而不是基于行的模式,适合存储非结构化数据. 体系结构:HBase是一个分布式的数据库,使用Zookeeper管理集群(点击此处进入Zookeeper部署),使用HDFS作为底层存储,它由HMaster和HRegionServer组成,遵从主从服务器架构.H

vim ~/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64   //JDK安装路径export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop                      //Hdoop 安装路径export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/

HBase是什么 最近学习了HBase,正常来说写这篇文章,应该从DB有什么缺点,HBase如何弥补DB的缺点开始讲会更有体感,但是本文这些暂时不讲,只讲HBase,把HBase相关原理和使用讲清楚,后面有一篇文章会专门讲DB与NoSql各自的优缺点以及使用场景. HBase是谷歌Bigtable的开源版本,2006年谷歌发布<Bigtable:A Distributed Storage System For Structured Data>论文之后,Powerset公司就宣布HBase在Ha

HBase中的rowkey是按字典顺序排序的,通过rowkey查询可以对千万级的数据实现毫秒级响应.然而,如果rowkey设计不合理的话经常会出现一个很普遍的问题----热点.当大量client的请求(读或者写)只指向集群的一个节点,或者很少量的几个节点时,也就代表产生了热点问题. 避免产生热点的方式也就是尽可能的将rowkey均匀分散到所有的region上,下面介绍了几种rowkey设计常用的方式: 第一:加盐(salting) 加盐是指在rowkey的前缀添加随机数据,使rowkey尽可能的