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Apache Kylin-2.6安装部署

hive hbase TDSQL MySQL 版 yarn 大数据

构建过程是一个MapReduce任务，比较耗时，构建之前确保MapReduce History Server是启动的，否则会报错

2021-04-13

1K1

HBase Region 自动拆分策略

hbase 其他 apache hadoop xml

其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。

2018-12-19

4.6K0

Hbase伪分布式集群搭建

hbase 分布式 linux windows http

---- 环境准备一台Linux虚拟机我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 hbase安装包下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/ 我用的hbase-1.2.6 ---- 1. 把hbase安装包上传到服务器并解压 [root@repo ~]# tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /opt/ 2. 配置HBASE_HOME环境变量 [r

2018-09-13

8340

HBase Java API 01：基础操作

hbase java api apache hadoop

---- HBase版本：1.2.6 1. HBaseUtil.java import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor

2018-09-13

6020

Hbase完全分布式集群搭建

hbase 分布式 hadoop windows linux

---- 环境准备服务器集群我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章：在Windows中安装一台Linux虚拟机通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群

2018-09-13

2.7K0

HBase和Hive整合

hbase hive jar xml zookeeper

1-3步骤不是必须的，如果没有进行1-3步骤的设置，那么想要让hive和hbase整合，每次进入hive命令行后，需要进行如下配置：

2018-09-13

9880

利用Sqoop实现Hbase的数据与MySQL数据的互导

hbase 云数据库 SQL Server 数据库 jdbc java

在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表，其中内容如下：

2018-09-13

2.3K0

启动 HBase 报错：FATAL [hadoop001:16000.activeMasterManager] master.HMaster: Failed to become active m...

hbase hadoop apache go java

我在 hadoop001、hadoop002 和 hadoop003 节点上安装了 HBase 集群，其中 hadoop001 和 hadoop002 为 HMaster，hadoop002 和 hadoop003 为 HRegionServer，启动 HBase 后，发现 hadoop002 的 HMaster 和 HRegionServer 进程正常启动，hadoop003 上的 HRegionServer 正常启动，但 hadoop001 上的 HMaster 进程却没有启动，查看 hadoop001 节点上的 HBASE_HOME/logs/hbase-hadoop-master-hadoop001.log 日志文件发现如下报错：

2018-09-13

1.8K0

Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

spark hbase api jar scala

以上两个算子分别是基于Hadoop新版API和hadoop旧版API实现的，大部分代码都一样，需要注意的是新版API使用中Job类，旧版API使用JobConf类，另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下，而旧版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapred下

2018-09-13

3.2K0

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