为什么需要监控？ 为了保证系统的稳定性，可靠性，可运维性。 掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于运维同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题。 如何构建 HBase 集群监控系统？ 公司有自己的监控系统，我们所要做的就是将 HBase 中我们关心的指标项发送到监控系统去，问题就转换为我们开发，采集并返回哪些 HBase 集群监控指标项。 H
本文根据网易杭州研究院技术专家范欣欣在中国HBase技术社区第3届 MeetUp 杭州站分享的《网易HBase实践》编辑整理而成。
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！
可以从下列链接找到process_monitor.sh： https://github.com/eyjian/mooon/blob/master/common_library/shell/process_monitor.sh 假设： 1) java安装目录为/data/jdk 2) 监控脚本process_monitor监控脚本process_monitor.sh安装目录为/usr/local/bin 3) hadoop安装目录为/data/hadoop 4) hbase安装目录为/data/hbase 5) zookeeper安装目录为/data/zookeeper 可以通过jps查看到进程ID，然后使用kill命令杀死进程，查看监控重拉起效果。 process_monitor.sh每隔2秒（由变量monitor_interval指定）检查一次，发现进程不存在时，立即启动。 假设运行用户为root，则process_monitor.sh的日志文件为/tmp/process_monitor-root.log， 假设运行用户为test，则process_monitor.sh的日志文件为/tmp/process_monitor-test.log，以此类推。 可以通过tail -f观察process_monitor.sh的日志，来了解process_monitor.sh的运行。 process_monitor.sh带两个参数，第一个参数是被监控的进程对象，process_monitor.sh依靠第二个参数重启被监控对象。 第一个参数又分两部分，第一个空格前的部分，和空格之后的部分。 第一部分为被监控对象的进程名称，对于java程序，进程名是java，而不是jar包的名称。 第二部分为参数部分，可有可无，但正是通过它来区分不同的被监控对象，对于java、shell程序等是必须的。 另外，process_monitor.sh对参数部分是采取模糊部分匹配方式。 可以通过ps aux命令来确定进程名称和参数。 crontab配置如下： # 监控HDFS NameNode * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_namenode" "/data/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode" # 监控HDFS切换主备NameNode程序 * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_zkfc" "/data/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc" # 监控HDFS JournalNode * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_journalnode" "/data/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode" # 监控HDFS DataNode * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_datanode" "/data/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode" # 监控HBase Master * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_master" "/data/hbase/bin/hbase-daemon.sh start master" # 监控HBase thrift2 * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dproc_thrift2" "/data/hbase/bin/hbase-daemon.sh start thrift2 --framed -nonblocking" # 监控ZooKeeper * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jdk/bin/java -Dzookeeper" "/data/zookeeper/bin/zkServer.sh start" # 监控HBase regionserver * * * * * /usr/local/bin/process_monitor.sh "/data/jd
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库，支持高达每秒百万级的写入能力，支持毫秒级精度的数据存储，不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力，得益于其底层依赖的HBase，HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构，提供了优越的写入能力，底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
OpenTSDB 是一种基于 HBase 编写的分布式、可扩展的时间序列数据库。官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase； 翻译过来就是，基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库，和上面的意思基本相同。 主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储，查询。 存储到OpenTSDB的数据，是以me
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状，可能不全，有更多信息或者纠正的，请给我留言。 1
OpenTSDB 是基于 HBase 的可扩展、开源时间序列数据库(Time Series Database)，可以用于存储监控数据、物联网传感器、金融K线等带有时间的数据。它的特点是能够提供最高毫秒级精度的时间序列数据存储，能够长久保存原始数据并且不失精度。它拥有很强的数据写入能力，支持大并发的数据写入，并且拥有可无限水平扩展的存储容量。目前，阿里云 HBase 产品是直接支持 OpenTSDB 组件的。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
pinpoint是开源在github上的一款APM监控工具，它是用Java编写的，用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的。
特别适合用来做监控类别的数据存储，它的底层是基于HBase，是一种以Metirc为单元的存储结果，可以实现大数据量下的毫秒级别的查询
http://192.168.7.101:50070/explorer.html#/
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count，不过这只是个累计值。
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。
本文主要介绍HBase在滴滴内部的一些典型使用场景，如何设计整个业务数据流，让平台开发者与用户建立清晰、明确、良好的合作关系 背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、
本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets、explain、Cassandra、Redis。 希望大家会喜欢！
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候， 如果直接将计算过程放置在 server 端，能够减少通讯开销，从而获 得很好的性能提升
如果重度依赖HBase，有必要对HBase源码进行深入理解,建议根据日志去找追踪源码！！！
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug，会造成RegionServer节点compaction queue持续升高，甚至影响flush，最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。 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，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，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 Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
程序的监控一直是程序员最头痛的事情之一，现网程序有问题怎么办？看进程看端口 top/free/df 三件套？网络抓包？看日志？所以为了满足这些初级需求很多公司都做了主机监控，进程端口监听等功能，例如主机磁盘满/只读告警，端口不监听告警。这些基础的监控说到底都是黑盒监控，并没有进入到程序内部的调用链里面，程序内部的运行情况完全是两眼一抹黑，导致是该模块本身有问题还是下游的依赖模块出了问题，完全不知道，只能看一行行看日志慢慢确认。换言之，我们需要的是一个分布式调用链追踪系统，能够清楚的描述程序的调用关系，每一跳的耗时，以及请求数量的统计，很明显，Pinpoint就是我们要找的工具。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
本篇文章主要讲解Ambari的一些基础知识，让大家对Ambari有一个潜意识的认识。
前言 随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据
前言随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据仓
前言 监控hadoop的框架有不少，如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop，但是它不能监控apache的hadoop，如果你是使用原生的Apache Hadoop，那么也没关系，原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口，里面包含了各个核心组件metrics获取功能，这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下面的metrics文件里面配置，就能得到验证。 （一）Ganglia是什么？ Ganglia 是 UC Berk
本文作者为百度PaddlePaddle组技术布道师Charlotte77，内容全是实战经验的精炼总结，强烈推荐大家收藏
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Apache Kylin 在中通是如何落地的，又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的？本文从多方面对比了 Presto 和 Kylin 的优缺点，并从业务场景、调度整合、监控系统、运维调优、源码和二次开发等多个角度进行了阐述。
（一）Hbase协处理器的前世今生 Hbase是仿照Google的BigTable设计的，而其协处理器也是仿照BigTable的协处理实现完成的，具体链接可 参考：http://research.google.com/people/jeff/SOCC2010-keynote-slides.pdf （二）什么是Hbase协处理器（Coprocessors ）？ Hbase的协处理器在Hbase中属于高级的应用功能，它可以让开发者自定义的代码在服务器端执行，来完成特定的一些功能。 （三）为什
Region：table在行的方向上横向分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。类似于关系型数据库的表概念。
博主无意间接触到了这款工具！而且使用的时候觉得特别爽！比其他的检测工具强的不是一丁半点（个人认为）! 所以在这里分享给大家使用！
通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下：
HBase架构组件 从物理结构上讲，HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时，客户端直接和Region Servers通信。Region的分配，DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分，维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控 Metrics 数据等等，HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
HBase是一个基于HDFS之上的分布式的、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大表”，即：把所有的数据存入一张表中。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。
快的打车从2013年年底到2014年下半年，系统访问量迅速膨胀，很多复杂的问题要在短时间内解决，且不能影响线上业务，这是比较大的挑战，看下打车架构演变过程遇到的一些有代表性的问题和解决方案。
1.客户端与服务端通信会遇到哪些问题？ 2.怎样基于Storm和HBase打造实时监控平台？ 3.怎样对Web系统进行分布式改造？ 快的打车从2013年年底到2014年下半年，系统访问量迅速膨胀，很多
有一块业务主要是做爬虫抓取与数据输出，通过大数据这边提供的SOA服务入库到HBase,架构大致如下：
一、背景与架构改造 1.1 问题描述 有一块业务主要是做爬虫抓取与数据输出，通过大数据这边提供的SOA服务入库到HBase,架构大致如下： 架构改造之前 以对于以上的架构存在一些问题，我们可以看见数据
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
用户可以在MRS Manager界面上配置监控指标数据对接参数，使集群内各监控指标数据通过FTP或SFTP协议保存到指定的FTP服务器，与第三方系统进行对接。FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。MRS Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据，采集的周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
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