Hi,大家好!我是祝威廉,本来微博也想叫祝威廉的,可惜被人占了,于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算,数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架,搜索研发四年,大数据平台架构、推荐三年多,个人时间现专注于集群自动化部署,服务管理,资源自动化调度等方向。
四个部分分析: 案例场景 流程解析 0.94-0.96实现方案分析 模拟试验及分析 一、案例场景 转发微博 抱歉,此微博已被作者删除。查看帮助:http://t.cn/zWSudZc | 转发| 收藏| 评论 本来是不同的短链码,结果删除后,会只在同一个token上操作,也就是 被=zWSudZc 引发几个操作: delete zWSudZc mid decr zWSudZc shareCount 引起的问题是发现写操作堵死在 zWSudZc这个rowKey上 微博feed如果采用HBase,以m
接着上一篇介绍协处理器的文章http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145,本篇我们来实战一个例子,看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址:https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index 业务需求: 现有一张Hbase的表,数据量千万级+,而且不断有新的数据插入,或者无效数据删除,每日新增大概几百万数据,现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询,但是由于性能
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我们在使用HBase的时候,必须要能够清楚HBase服务端的性能,这对HBase的合理使用以及性能调优都非常重要,所以一般在使用HBase之前,建议做一些必要的基准性能测试,其中,读写P99/P999延时就是一项衡量HBase性能的关键指标。本文首先介绍下HBase自带的性能测试工具——PerformanceEvaluation的使用,然后通过它压测下HBase读写路径P999延时情况。
主要使用三种数据存储:MySQL(划分三个业务库),ElasticSearch(单台),Redis(单台)。
实时及未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
https://github.com/sgp2004/JavaTools 代码地址 HBase客户端的行锁会对相同rowkey的读写造成很大影响,同一个进程并发更新rowkey的计数有可能造成阻塞(场景 热门短链点击增加 热门微博评论数). 例如一个线上问题: 转发微博 抱歉,此微博已被作者删除。查看帮助:http://t.cn/zWSudZc | 转发| 收藏| 评论 所有被删除的微博里短链被引用的计数要减一,结果因为微博内容删除,只剩一个帮助短链,计数都减到帮助短链里,导致服务器响应缓慢 分析行锁关
注意:KEYS 的速度非常快,但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题,建议用scan命令,以渐进的方式分多次遍历数据库。
Hbase是一种分布式存储的数据库,技术上来讲,它更像是分布式存储而不是分布式数据库,它缺少很多RDBMS系统的特性,比如列类型,辅助索引,触发器,和高级查询语言等待。
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面,本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
整个写入流程从客户端调用API开始,数据会通过protobuf编码成一个请求,通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件,然后再写一份到内存中,也就是memstore模块,当满足条件时,memstore才会被flush到底层文件系统,形成HFile。
读取hdfs中文件并做处理,取出卡号,通过卡号连接hbase查询出对应客户号,写入redis,因为不用输出,所以不调用context.write方法,整个操作在一个map中便可完成
sqoop是apache旗下,用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具,sqoop可以用在离线分析中,将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓,数仓分析完得到结果,再通过sqoop传输到mysql,最后通过web+echart来进行图表展示,更加直观的展示数据指标。
在hbase集群故障时,hbase client无法连接region server的时候,因为重试参数配置问题,程序并不会直接抛出异常,而是会一直重试,导致异常报警没有触发。此篇文章讲述client的重试机制及参数配置。
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 ---- 在前面的文章Fayson也介绍了一些关于Flume的文章《非Kerberos环境下Kafka数据到Flume进Hive表》、《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》、《如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入HDFS》和《如何使用Flume采集K
1 java.io.IOException: java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: offset (0) + length (8) exceed the capacity of the array: 4 做简单的incr操作时出现,原因是之前put时放入的是int 长度为 vlen=4 ,不适用增加操作,只能改为long型 vlen=8 2 写数据到column时 org.apache.hadoop.hbase.client.R
sqoop简介 1,sqoop:sql-to-hadoop, sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁: (1),把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2),把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度,批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache:1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进:首先引入了
(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
zookeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案,致力于为分布式应用提供一 个高性能、高可用,且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调存储服务。
数据源格式如下: 20130512 1 -1 -1 13802 1 2013-05-12 07:26:22 20130512 1 -1 -1 13802 1 2013-05-12 11:18:24 我们期待的结果是数据直接从 hdfs 读取后 写入 hbase,没有 reduce 阶段, 代码如下: package WebsiteAnalysis; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuratio
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
文章简介:Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表,插入和查询HBASE,也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色,HMaster、HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟。
有赞是提供商家 SAAS 服务,随着越来越多的商家使用有赞,搜索或详情的需求也日益增长,针对需求及场景,之前提到过的订单管理架构演变及 AKF 架构等在这两篇文章里已经有所体现,而这些数据的查询来自于不同的 NoSQL,怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情。
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。
Sqoop是一款开源的大数据组件,主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
序列(Sequence)是Phoenix提供的允许产生单调递增数字的一个SQL特性,序列会自动生成顺序递增的序列号,以实现自动提供唯一的主键值。
实时同步是 ChunJun 的⼀个重要特性,指在数据同步过程中,数据源与⽬标系统之间的数据传输和更新⼏乎在同⼀时间进⾏。
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架,文档里有提到实时Topn,但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能,但仔细想想实现起来确实有难度。实时流的TopN其实离大家很近,比如下图百度和微博的实时热搜榜,还有各种资讯类的实时热点,他们具体实现方式不清楚,甚至有可能是半小时离线跑出来的。今天不管他们怎么实现的,我们讨论下实时该怎么实现(基于storm)。
随着互联网、尤其是物联网的发展,我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来,在有时间的坐标中将这些数据连点成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
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
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。
Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,在c#代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控, 提供5种度量的类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers: Gauges are instantaneous readings of values (e.g., a queue depth). Counters
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。相关软件版本如下:
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
导语:本文细致而全面地讲解使用flume输出数据到HBase的三种不同 Flume-Hbase-Sink 之间的差异性,以及技术细节。并且透彻而全面地总结了不同版本flume和HBase之间的兼容性问题。 为了更加详细说明三种不同hbasesink的差异性,本文在附录附上详细的源码解读。
我们的数据已经完整的采集到了 HBase 集群中,这次我们需要对采集到的数据进行分析,统计出我们想要的结果。注意,在分析的过程中,我们不一定会采取一个业务指标对应一个 mapreduce-job 的方式,如果情景允许,我们会采取一个 mapreduce 分析多个业务指标的方式来进行任务。具体何时采用哪种方式,我们后续会详细探讨。
我们要使用的几个组件为Hadoop 2.6,HBase 1.0.0,MySQL 8,zookeeper 3.4.5,kafka 2.1.0,Flink 1.13,Canal 1.1.5。为了方便,这里都使用伪集群和单机安装。
数据库即存放数据的仓库,只不过这个仓库是在计算机存储设备上,而且数据是按一定的格式存放的。 过去人们将数据存放在文件柜里,现在数据量庞大,已经不再适用。 数据库是长期存放在计算机内、有组织、可共享的数据即可。 数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种 用户共享。
在使用 HBase 时,如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列,此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽,即便网络状况允许,但是客户端的计算处理也未必能够满足要求。在这种情况下,协处理器(Coprocessors)应运而生。它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中,将处理好的数据再返回给客户端,这可以极大地降低需要传输的数据量,从而获得性能上的提升。同时协处理器也允许用户扩展实现 HBase 目前所不具备的功能,如权限校验、二级索引、完整性约束等。
上一篇博客说了怎样搭建HBase环境,今天说说怎样使用 HBase 的客户端 API 来操作 HBase 中的数据。 创建工程 首先创建一个 Maven 工程,然后添加hbase客户端api的依赖项,如下: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.0-alpha4</version> </dependency> 添加配置文件
hbase1.0.0版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文。
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 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 ---- 在集群中使用HBase,默认是没有开启授权认证,任何用访问HBase集群都可以进行任何操作(如:disable table、drop table)等等。对于未启用Kerberos认证的集群,即使开启了HBase授权,用于也可以伪造身份访问集群服务。因此
注意:一次只能为一个表的一行数据的一个列,也就是一个单元格添加一个数据,所以直接用shell命令插入数据效率很低,在实际应用中,一般都是利用编程操作数据。
最近在工作中用到了 Hbase 这个数据库,也顺便做了关于 Hbase 的知识记录来分享给大家。其实 Hbase的内容体系真的很多很多,这里介绍的是小羽认为在工作中会用到的一些技术点,希望可以帮助到大家。
HBase ACL 可以实现不同的用户、Group与Namespace、Table、ColumnFamily层级的数据权限控制
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