在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。
看源码很久了，终于开始动手写博客了，为什么是先写负载均衡呢，因为一个室友入职新公司了，然后他们遇到这方面的问题，某些机器的硬盘使用明显比别的机器要多，每次用hadoop做完负载均衡，很快又变回来了。 首先我们先看HMaster当中怎么初始化Balancer的，把集群的状态穿进去，设置master，然后执行初始化。 //initialize load balancer this.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus()); this.balancer.s
namenode中的元数据非常重要，如丢失或者损坏，则整个系统无法使用。因此应该经常对元数据进行备份，最好是异地备份。
HubSpot 的数据基础设施团队，每天都要处理 2.5PB 以上的低延迟流量，他们亲眼目睹了 Locality 对于 HBase 的性能有多么重要。请继续阅读，以了解更多关于这些问题：什么是 Locality ，为什么如此重要，以及我们如何在不断增长的 HBase 集群中使保持 Locality 成为一个不成问题的问题。
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
hbase-site.xml： <property> <name>hbase.master.maxclockskew</name> <value>45000000</value> </property> <property> <name>hbase.rpc.timeout</name> <value>36000000</value> </property> <property> <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name> <value>36000000</value> </property> <property> <name>mapreduce.task.timeout</name> <value>1200000</value> </property> <property> <name>zookeeper.session.timeout</name> <value>1200000</value> </property> <property> <name>hbase.client.write.buffer</name> <value>20971520</value> </property> <property> <name>hbase.balancer.period</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> 组合主键: create table "test_keys2" ( "V_1" decimal(24,8), "V_2" varchar, "YEAR" INTEGER not null , "PERIOD" INTEGER not null ,"ACCOUNT" INTEGER not null , "ENTITY" INTEGER not null , "SCENARIO" INTEGER not null , "CURRENCY" INTEGER not null , "VERSION" INTEGER not null , "CST_DIM_02217" INTEGER not null, "CST_DIM_30453" INTEGER not null, "CST_DIM_47894" INTEGER not null , "CST_DIM_61310" INTEGER not null , "CST_DIM_81981" INTEGER not null , "CST_DIM_01216" INTEGER not null, "CST_DIM_25287" INTEGER not null, "CST_DIM_41183" INTEGER not null constraint pk primary key("YEAR" , "PERIOD" , "ACCOUNT" ,"ENTITY" , "SCENARIO" , "CURRENCY" , "VERSION","CST_DIM_02217" ,"CST_DIM_30453" ,"CST_DIM_47894" , "CST_DIM_61310","CST_DIM_81981" ,"CST_DIM_01216" , "CST_DIM_25287" ,"CST_DIM_41183")); upsert插入数据有问题 二级索引： 同步创建索引 CREATE INDEX ifact1 ON C1_FACT("diminfo".YEAR) INCLUDE("diminfo"."V_1","diminfo".V_2 , "diminfo".PERIOD , "diminfo".ACCOUNT , "diminfo".ENTITY , "diminfo".SCENARIO , "diminfo".CURRENCY , "diminfo".VERSION ,"diminfo"."CST_DIM_02217" , "diminfo"."CST_DIM_30453" , "diminfo"."CST_DIM_47894" , "diminfo"."CST_DIM_61310", "diminfo"."CST_DIM_81981" ,
[root@ha1 sungrow]# cd /soft/hbase-1.1.10/bin [root@ha1 bin]# hbase shell
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档，可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
在你指定的dataDir目录下新建一个文件myid，在里面添加你指定的server编号。例如，你为hostname名为master的指定了如下配置
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos</url>
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
项目hbase数据库出现很诡异的assignment ，region移动的src和dest都是同一台regionserver，不过时间戳不同，启动的只有一个regionserver， 不知道怎么出现了两个时间戳 分析下源码解决一下 loadbalance只有一个实现 org.apache.hadoop.hbase.master.DefaultLoadBalancer 在HMaster中会启动一个线程 org.apache.hadoop.hbase.Chore，按照设定的hbase.balancer.per
当前版本的Hadoop已解决了hdfs、yarn和hbase等单点，并支持自动的主备切换。
先查看机器的配置 #查看Linux内核版本 cat /proc/version uname -a # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uni
在前面的学习中, 我们知道 HBase 只能通过 rowkey 进行搜索, 一般把 rowkey 称作一级索引. 在很长的一段时间里 HBase 就只支持一级索引. HBase 里面只有 rowkey 作为一级索引， 如果要对库里的非 rowkey 字段进行数据检索和查询， 往往要通过 MapReduce/Spark 等分布式计算框架进行，硬件资源消耗和时间延迟都会比较高。 为了 HBase 的数据查询更高效、适应更多的场景， 诸如使用非 rowkey 字段检索也能做到秒级响应，或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等， 因此需要在 HBase 上面构建二级索引， 以满足现实中更复杂多样的业务需求。 从 0.94 版本开始, HBase 开始支持二级索引. HBase 索引有多种放方案, 我们今天要做的是使用 Phoenix 给 HBase 添加二级索引.
一、索引的创建 通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范 围扫描。 (1)覆盖索引 覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节 省读取的开销。 例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据 表中获取该列: CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3) (2)功能索引 功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达 式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。 例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)) 有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果: SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME) ='JOHN DOE' (3)全局索引 全局索引适合读操作任务重的用例。使用全局索引,索引的所有性能损失都是在写入时发生 的。我们拦截数据表更新写(DELETE,UPSERT VALUES和UPSERT SELECT),建立索引 更新,然后发送任何必要的更新到所有感兴趣的索引表。在读的时候,phoenix会选择索引 表,然后使用它,这使得查询加快并且直接可想其它表一样scan索引表。默认情况下,除 非暗示,否则索引不会用于引用不属于索引的列的查询。 在用使用全局索引之前需要在每个RegionServer上的hbasesite.xml添加如下属性: 注意:如果使用的是ambari或者cloudera搭建的集群，可直接创建全局或本地索引，这些配置文件已经配置好了 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> CREATE INDEX USERIDINDEX ON CSVTABLES(USERID); 以下查询会用到索引 SELECT USERID FROM CSVTABLES WHERE USERID='9bb8b2af925864bb275b840c578df3c3'; (4)本地索引 本地索引适用于写多读少,空间有限的场景,和全局索引一样,Phoneix在查询时会自动选 择是否使用本地索引,使用本地索引,为避免进行写操作所带来的网络开销,索引数据和表 数据都存放在相同的服务器中,当查询的字段不完全是索引字段时本地索引也会被使用,与全局索引不同的是,所有的本地索引都单独存储在同一张共享表中,由于无法预先确定 region的位置,所以在读取数据时会检查每个region上的数据因而带来一定性能开销。 在使用本地索引需要在Master的hbase-site.xml添加以下属性 注意:注意本地索引与全局索引的区别，全局只有在，select和where中都为索引才会使用索引 复制代码 <property> <name>hbase.master.loadbalancer.class</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.master.classes</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value> </property> 复制代码 Phoeinx4.3以上为支持在数据region合并时本地索引region也能进行合并需要在每个 region servers中添加以下属性 <property> <name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger</value> </property> 创建本地索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(USERID); 删除索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(KEYWORD); 如果表中的一个索引列被
本篇博客将持续更新一些遇到过的Hadoop大数据集群的问题，包括HBASE HDFS的常见问题及相关的解决方案
第10章 HBase：Hadoop数据库 10.5 HBase Shell 10.5.1 官方快速入门教程 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart P
1. 创建表，提示已经存在 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 14:13:46,230 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SL
测试环境，hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。但是hbase在master启动的过程中，只要hdfs上有/hbase目录
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
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。
hbase shell group （12个命令组） general、dll、dml、tools、replication、snapshots、configuration、quotas、procedures、visibility、labels、regroup Group name: general processlist, status, table_help, version, whoami Group name: ddl alter, alter_async, alter_status,
10.12.154.79: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.
HBase是一种Hadoop数据库，经常被描述为一种稀疏的，分布式的，持久化的，多维有序映射，它基于行键、列键和时间戳建立索引，是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台。HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型，不用SQL语言，也不强调数据之间的关系。HBase被设计成在一个服务器集群上运行，可以相应地横向扩展。
hbase 启动不起来，通常是因为节点日期不同步。 HDFS 无法启动，通常是因为hdfs 进入了安全模式，需要先退出来，再启动。
最近为了方便开发，在自己的虚拟机上搭建了三节点的Hadoop集群与Hbase集群，hadoop集群的搭建与zookeeper集群这里就不再详细说明，原来的笔记中记录过。这里将hbase配置参数进行相应整理，方便日后使用。
1.从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包，我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz
一、调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 二、调优的总体概述 从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。那么在这七个子阶段中，能够进行较大力度的进行调优的就
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HDFS是组成Hadoop平台的关键服务，部署的正确与否直接影响到你整个集群的健康状态，以及所有应用能否正常的运行或者高效的运行，包括SQL，MapReduce，Spark等。前面Fayson也介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《CDH安装前置准备》，《如何为Had
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
HBase默认配置文件注释解析： hbase-default.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="co
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是：调优
Workload XM是Cloudera现代数据平台以工作负载为中心的管理工具，可主动分析数据仓库、数据工程和机器学习环境的工作负载，提升应用程序性能，以及优化基础架构的容量配置。Workload XM与Cloudera Enterprise平台内的多种计算引擎进行交互，使用户能够全面了解各类性能指标，从而通过迭代模式进行自助服务。
ansible是一种自动化运维工具,基于paramiko开发的,并且基于模块化工作，Ansible是一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，它是基于python语言，由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。集合了众多运维工具的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能.ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力.真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架.ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的.
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成，Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1，随着数据增长一个分区在达到一定大小时会自动Split，一分为二。
7.2 调用fsync, 将FileSystemCache中的Segments写入磁盘
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
设计一个支持数百万用户的系统是非常有挑战性的, 这是一个需要不断调整和优化的过程, 接下来的内容中, 我将构建一个系统, 从单个用户开始，到最后支持数百万的用户。
本文主要讲述如何解决HDFS运行Balancer提示“Another Balancer is running..”导致Balancer失败的问题。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。
Hbase的访问方式 1、Native Java API：最常规和高效的访问方式； 2、HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用； 3、Thrift Gateway：利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据； 4、REST Gateway：支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制； 5、MapReduce：直接使用MapReduce作业处理Hbase数据； 6、使用Pig/hive处理Hbase数据。
[HBase]——Hadoop Database的简称，Google BigTable的另一种开源实现方式，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。从功能上来讲，HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。而从应用的角度来说，HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支持SQL等结构化的查询语言；HBase也没有除了rowkey以外的索引，所有的数据分布和查询都依赖rowkey。
作者：Jiang Hongxiang 来源：比特科技 简介 HBase —— Hadoop Database的简称，Google BigTable的另一种开源实现方式，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。从功能上来讲，HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。而从应用的角度来说，HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支
在MongoDB中，balancer(平衡器)是一个后台进程，它监控每个shard上的chunk数量，一旦chunk的数量差异超过了阈值，balancer会自动迁移数据块，从而保证每个分片上chunk数量的相对平衡。
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
首先我们看下resolvergolang源码分析：grpc 链接池（4）自定义resolver 、balancer和picker相关的最核心接口，在生成resolver前我们先定义对应的builder，它对应函数Build的参数是ccresolver.ClientConn，它调用服务发现组件获取服务对应地址后，就是通过cc的UpdateState方法，把地址存入连接池中，供后面的balancer来使用的。
接下来我们一块儿看一下HBase的几个概念，首先来看第一个概念：Row Key，如下图所示，Row Key顾名思义，就是把一行当做主键，由于HBase建立了索引，所以我们根据行号可以迅速定位的那一行，我们还可以通过Row Key的range来定位数据，也就是查询的时候一次查多行的数据，指定一个范围，同样可以根据索引快速为我们查询出我们想要的结果。当然，也可以通过全表扫描的方式来查询我们想要的数据，这种方式相对来说就慢了。
有的时候，我们会遇到这样一种场景，例如某个集合的数据，我们就想让它存在于一个数据分片上，不让分片集群对它的数据进行搬迁，这种情况下，就可以针对单个集合做balancer的定制，常见的场景有：数据分析场景、数据备份场景等。
今天是2021年的4月25日，2015年参加工作，到现在有6年了，前段时间做了个决定，离职休息一段时间，趁着休息把以前学过的，用过的，以及涉及不深的好好学习总结下。（以下总结都是基于CDH集群）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
