2) 定时备份NameNode上的元数据 每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。
2. 管理和分配HRegion，比如在HRegion split 时分配新的HRegion；在HRegionServer 退出时迁移其内的
2016年3月18日-19日，由CSDN重磅打造的数据库核心技术与实战应用峰会、互联网应用架构实战峰会将在上海举行。作为SDCC 2016（中国软件开发者大会）系列技术峰会的一部分，活动继续秉承干货实料（案例）为主的内容原则，这两场峰会将邀请业内顶尖的架构师和技术专家，共同探讨高可用/高并发系统架构设计、新技术应用、移动应用架构、微服务、智能硬件架构、云数据库实战、新一代数据库平台、产品选型、性能调优、大数据应用实战等领域的热点话题与技术。 2月29日24点前仍处于八折优惠票价阶段，单场峰会（含餐）门票只需
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
我们常用的存储系统种类非常多，有单机的也有分布式的，有的是数据库，有的是文件系统，还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统（比如，MySQL、Redis、Elasticsearch，等等），它们都具有如下三个特点。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
以下资料来源于互联网，很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题，我对其中有的问题做了稍许的修改了回答了部分空白的问题，其中里面有些考题出的的确不是很好，但是也不乏有很好的题目，这些都是基于真实的面试来的，希望对即将去面试或向继续学习hadoop，大数据等的朋友有帮助！
📷 作者｜小智 写在前面 7 月 9 日，小米在中国香港挂牌上市，股票代码 1810.hk。据了解，小米将中国香港 IPO 报价 16.60 港元，较发行价低 2.35%，首日就破发，净筹资 239.75 亿港元，总市值 3714 亿港元；共收到约 10.35 亿股认购申请，相当于超额认购约 9.5 倍。知情人士称，李嘉诚、马云、马化腾 3 人就认购小米份额超过 2.3 亿美元。小米早期投资人，回报达到 866 倍。 除了手机等核心业务之外，小米有哪些开源技术同样值得关注呢？I
导语 | Elastic中文社区联合腾讯云大数据，腾讯云+社区，将于2021年8月21日在腾讯滨海大厦举办本年度首次线下（线上同步直播）技术交流活动。本次活动的交流内容主要围绕Elastic Stack产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全、APM等领域的实践与应用。 在信息爆炸的今天，人们的交流日渐频繁，商业公司逐渐由实体驱动变成信息驱动，这信息不仅包含我们看得到听得到的比如音视频，还有更重要的文本信息。
本系列主题是大数据开发面试指南，旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线，完善数据开发的技术栈，以及我们面试一个大数据开发岗位的时候，哪些东西是重点考察的，这些公司更希望面试者具备哪些技能。
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
Elastic中文社区联合腾讯云大数据，腾讯云+社区，将于2021年8月21日在 腾讯滨海大厦举办本年度首次线下（线上同步直播）技术交流活动。本次活动的交流内容主要围绕Elastic Stack 产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全、APM等领域的实践与应用。 在信息爆炸的今天，人们的交流日渐频繁，商业公司逐渐由实体驱动变成信息驱动，这信息不仅包含我们看得到听得到的比如音视频，还有更重要的文本信息。这些文本
和写流程相比，HBase读数据是一个更加复杂的操作流程，这主要基于两个方面的原因：
随着技术的发展，DBA所做的工作不仅仅是对数据库的维护，所需要的知识可能更多，本文从开发语言、硬件、运维工具、关联软件，网络知识、Linux技能、数据库类型和数据库技能等八个方面对DBA技术栈进行总结，每种分类的简要内容如下： 开发语言： 开发语言可以分为四类，运维开发语言，数据库运维，大数据开发语言，数据库内核开发，牵扯的语言主要是Python，Shell和Go等 硬件方面： RAID卡，SSD固态硬盘，网卡等 运维工具： 包含运维部署工具，监控报警工具，日常运维工具以及一系列压测工具。 关联软件： 包括消息队列，缓存，搜索，服务发现，审计和版本控制等 网络方面： 包含TCP/IP，ethtool，iptables，DNS以及网络硬件 Linux技能： 常用命令，文件系统，系统层命令，IO管理层命令 数据库种类： 关系型（MySQL，SQL server，Oracle），新型数据库（mongodb），大数据（Hbase）。 数据库技能： 数据库开发规范，事务，锁，索引，存储引擎，备份恢复，中间件，优化，高可用，SQL审核 后续随着技术的进步，可能还需要进行一系列的补充。
ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
当HBASE导入了几十亿的数据记录时，某一天重启一下HBASE，发现启动过于缓慢，一直在提示PleaseHoldException:Master is initializing, 打开日志实时查看了下，其提示的信息一直是region transition 状态的各种变化。然而最惨的是，运行到最近，直接由于zookeeper超时，导致无法启动。 网上关于master is initalizing的问题解决都没有相应的问题。于是针对这个问题，只能仔细去摸一下Region的内核。 特别是从http://hbase
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（九） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：MR集成Hbase：读Hbase规则 知识点04：MR集成Hbase：读Hbase实现 知识点05：MR集成Hbase：写Hbase规则 知识点06：MR集成Hbase：写Hbase实现 知识点07：BulkLoad的介绍 知识点08：BulkLoad的实现 知识点09：ImportTSV的使用 知识点10：协处理器的介绍 知识点11：协处理器的实现 知识点12：Hbase优化：内存分配 知识点
内容来源：2018 年 09 月 15 日，平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
•MapReduce写入Hbase原理：封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括：Solr，Elasticsearch，hbase等，在此选用了Hbase来实践。step 1 hbase建表后直接写入 : 直接hbase建表，然后读取记录文件逐条写入Hbase。由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度，在写入了1700条记录后，hbase出现了宕机，提交后无响应。查看hb
Java工程中内存管理总是一个绕不过去的知识模块，无论HBase、Flink还是Spark等，如果使用的JVM堆比较大同时对读写延迟等性能有较高要求，一般都会选择自己管理内存，而且一般都会选择使用部分堆外内存。HBase系统中有两块大的内存管理模块，一块是MemStore ，一块是BlockCache，这两块内存的管理在HBase的版本迭代过程中不断进行过各种优化，接下来笔者结合自己的理解，将这两个模块的内存管理迭代过程通过几篇文章梳理一遍，相信很多优化方案在各个系统中都有，举一反三，个人觉得对内核开发有很大的学习意义。本篇文章重点集中介绍MemStore内存管理优化。
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
就职于网易杭州研究院后台技术中心数据库技术组，从事HBase开发、运维，对HBase相关技术有浓厚的兴趣。
大家在使用HBase的过程中，总是面临性能优化的问题，本文从HBase客户端参数设置的角度，研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题。事实胜于雄辩，数据比理论更有说服力，基于此，作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验，希望大家用自己的服务器跑出的结果，给自己一个值得信服的结论。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
近期腾讯云的一家大客户频繁出现HBase regionserver 挂掉，影响业务正常使用。通过调整堆栈大小、gc优化、超时时间等都无法解决该问题。经过细致并综合分析hbase regionserver、hbase master以及 zookeeper的日志，发现了问题所在：tickTime设置导致hbase超时时间错误。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面，工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题，让用户能更高效地管理自己的数据，进而产生更大的价值，比如如何整合现有功能流程，节省用户使用成本；增加新平台不断调研，丰富平台功能；新平台功能、性能改造，从而满足用户大规模使用需求；根据业务实际需求，输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发，分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
我们对本次HBase成本优化项目进行深度复盘，并进一步尝试总结云数据库的FinOps之道。
大数据开发岗大厂面试30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day01】——Hive1
在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
问：Hbase大量写入很慢，一个列族，每个200多列，一秒写30000条数据，使用mutate添加数据，clientbuffer缓存大小为10M，四台测试机，128G内存，分配60G给Hbase，该怎么优化？
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
ⅲ、重新创建表，在表创建时会自动挂载该协处理器（表在挂载协处理器的时候，回去HBase的根目录下的lib文件夹下面找到jar包）
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优，对节约成本，提升用户体验有重要意义。
本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢！
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
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腾讯云某客户的开发者反馈，大数据集群的hbase读写非常缓慢。我们使用测试程序，也复现该问题。因此，我们需要对hbase集群进行全面检测。
Apache Phoenix主要是基于HBase一款软件, 提供了一种全新(SQL)的方式来操作HBase中数据, 从而降低了使用HBase的门槛, 并且 Phoenix提供了各种优化措施
Hbase理论知识点概要 问题01：Hbase的功能与应用场景？ 功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？ 分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase设计思想是什么？ 设计思想
自0.96版本之后，hbase 源码结构上做了很大的优化，目录结构也发生了变化，做了精简和优化，这里以0.98.8为例介绍，目录如下：
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
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