1、下载 http://flume.apache.org/download.html http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.8.0/ap
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询。
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 (1)提前安装好scala的版本,我这里是2.11.7 (2)下载spark-1.6.0源码,解压进入根目录编译 (3)dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件,修改对应的hadoop,hbase,hive的版本 执行编译支持hive功能的spark (4)mvn -Pyarn
场合:由于线上和测试环境是分离的,无法在测试环境访问线上库,所以需要将线上的hbase表导出一部分到测试环境中的hbase表,这就是本文的由来。
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离线数据分析平台实战——100HBase和MapReduce整合 环境搭建 搭建步骤: 在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接。在真正的集群环境中的时候,hadoop运行mapreduce会通过该文件查找具体的hbase环境信息。 将hbase需要的jar包添加到hadoop运行环境中,其中hbase需要的jar就是lib文件夹下面的所有*.jar文件。 使用hbase自带的server jar测试是否安装成功。 环境搭建-软连接创建 命令:ln -s /home/hadoop
(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
如果想详细了解hbase的安装:http://abloz.com/hbase/book.html 和官网http://hbase.apache.org/
1.文档编写目的 在遇到将Hive中的数据同步到HBase时,一般都是通过在Hive中创建映射HBase的表,然后通过insert的方式来实现,在数据量小的时候,往往还能接受,但是如果是大批量数据,除了同步时间较长,往往还会对线上的HBase服务造成影响,因为这种方式底层还是调用的HBase的put API来实现的。为了提高HBase的数据写入,一般都会考虑使用bulkload的方式,而bulkload其实也有很多种选择: 1.编写MapReduce/Spark程序生成hfile文件,然后通过HBase命令
HBase集群安装操作 一、上传解压HBase安装包 tar -xvzf hbase-2.1.0.tar.gz -C ../server/ 二、修改HBase配置文件 1、hbase-env.sh cd /export/server/hbase-2.1.0/conf vim hbase-env.sh # 第28行 export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241/ export HBASE_MANAGES_ZK=false 2、hbase-site.xml
安装流程可借鉴此处,同理spark安装也可借鉴此处 具体参考:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/
由于 HBase 是以 HDFS 作为底层存储文件系统的,因此部署好 Hadoop 并启动服务是 HBase 部署的先决条件。我们将在《第三篇:Hadoop部署配置及运行调试(下) - HA完全分布式》中部署的 Hadoop 上,以完全分布式模式来安装部署并运行 HBase.
今天弄了一下hive0.10和hbase0.94.9整合,需要设置的并不多,但是也遇到了一些问题。 1.复制jar包 拷贝hbase-0.94.9.jar,zookeeper-3.4.5.jar,protobuf-java-2.4.0a.jar到hive/lib下,删掉lib下面旧版的jar包。 拷贝hbase-0.94.9.jar到所有hadoop节点的lib文件夹下面,拷贝hbase/confi的hbase-site.xml文件拷贝到所有的hadoop节点conf文件夹下。 2.修改
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
Phoenix 最早是 saleforce 的一个开源项目,后来成为 Apache 的顶级项目。 Phoenix 构建在 HBase 之上的开源 SQL 层. 能够让我们使用标准的 JDBC API 去建表, 插入数据和查询 HBase 中的数据, 从而可以避免使用 HBase 的客户端 API. 在我们的应用和 HBase 之间添加了 Phoenix, 并不会降低性能, 而且我们也少写了很多代码.
HBase的基础框架,将分成几个章节对HBase进行描述,不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第二部分。
Apache Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动。Phoenix 使得 HBase 支持通过 JDBC 的方式进行访问,并将你的 SQL 查询转成 HBase 的扫描和相应的动作。
大家可以从官网上下载与HBase版本对应的Phoenix版本。对应到HBase 2.1,应该使用版本「5.0.0-HBase-2.0」。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
最近的一次培训,用户特意提到Hadoop环境下HDFS中存储的文件如何才能导入到HBase,关于这部分基于HBase Java API的写入方式,之前曾经有过技术文章共享,本文就不再说明。本文基于Hive执行HDFS批量向HBase导入数据,讲解Hive与HBase的整合问题。这方面的文章已经很多,但是由于版本差异,可操作性不大,本文采用的版本均基于以下版本说明中的版本。
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。
今天做了一个跨地区机房的压测小程序,主要的思路就是基于事先准备好的rowkey文件,利用多线程模拟并发的rowkey查询,可以实现并发数的自由控制。主要是整个流程下来,遇到了点打包的坑,所以特意记录下。 编写代码 rowkey文件的准备就不说了。首先是HbaseClient的查询接口,由于创建连接的代价很重,因此这里采用HBase的ConnectionFactory工厂: static { try { Configuration conf = HBaseConfiguratio
什么是 Phoenix ? Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库,通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。 Phoenix,操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。 可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix,然后操作hbase,但是在生产环境中,不可以用OLTP中。 phoenix在查询hbase时,虽然做了
HBCK2工具是修复工具,可用于修复Apache HBase集群,包括CDP中的Apache HBase集群。HBCK2工具是Apache HBase hbck工具的下一版本。
之前的文章也提到过,最近工作中需要对HBase进行二次开发(参照HBase的AES加密方法,为HBase增加SMS4数据加密类型)。研究了两天,终于将开发流程想清楚并搭建好了debug环境,所以就迫不及待地想写篇文章分享给大家。
通过HBase的相关JavaAPI,我们可以实现伴随HBase操作的MapReduce过程,比如使用MapReduce将数据从本地文件系统导入到HBase的表中,比如我们从HBase中读取一些原始数据后使用MapReduce做数据分析。
接上一篇文章,上篇文章说到hudi适配hbase 2.2.6,这篇文章在spark-shell中操作hudi,并使用hbase作为索引。要完成以下实验,请先确保你已经按照文章步骤对hudi进行适配。并且得到了hudi-spark3-bundle_2.12-0.9.0.jar
原文地址:http://hbase.apache.org/book/configuration.html#basic.prerequisites Table 2.1. Hadoop version support matrix HBase-0.92.x HBase-0.94.x HBase-0.96.0 HBase-0.98.0 Hadoop-0.20.205 S X X X Hadoop-0.22.x S X X X Hadoop-1.0.0-1.0.2[a] S S X X
从异常信息知是jar包版本导致的,因为Javalin requires javax.servlet version 3.1.0
注意:truncate,清空表数据,实际底层操作是先使表不可用(下线),然后删除表,最后根据表信息重新创建一张新表。
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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
我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式。 Bulk的方式直接生成HFiles,写入到文件系统当中,这种方式的效率很高。 一般的步骤有两步 (1)使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles (2)用completebulkload把HFiles加载到hdfs上 ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当
1. HBase相关对Admin操作的的API封装在HBaseAdmin中,封装了HBase常用操作的API 使用方法: pom.xml <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifa
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用,以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统,但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言,最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。
vi /usr/local/service/zeppelin/conf/zeppelin-env.sh
建议在 /app/zookeeper,因为在启动时,会有相关日志产生
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
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:
---- 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
pinpoint是一个开源的java监控项目,也是分布式监控项目中比较知名的。 网上有比较多的pinpoint部署指南,但都是基于主机部署的,这一篇主要是讲将pinpoint部署到docker中,并监控同样部署在docker的Springboot项目。 pinpoint包含4个部分,hbase,collector,web,agent。
geomesa_2.11-2.x和geomesa_2.11-3.1.1,安装有些许差异,
spark向hbase写入数据时抛出的报错,实现代码转:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105969665
本文介绍了如何使用HBase和Zookeeper实现分布式协调,并总结了HBase和Zookeeper的主要概念和命令。
文章目录 安装包已上传在我的资源 配置Hbase环境变量 启动ZK 启动hadoop 启动hbase 启动hbase shell客户端 输入status 安装包已上传在我的资源 集群搭建 2.1 安装 2.1.1 上传解压HBase安装包 tar -xvzf hbase-2.1.0.tar.gz -C ../server/ 2.1.2 修改HBase配置文件 2.1.2.1 hbase-env.sh cd /export/server/hbase-2.1.0/conf vim hbase-env.s
1.进入hbase shell: hbase有很多种操作方式,比如shell,java客户端,webUI等,可以直接输入hbase进行提示
https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/80328665
本篇文章描述的是在1.2.1版本的基础上安装Hadoop加上0.94.16版本的hbase,呵呵!现在看来这些版本都有些过时了,写这篇稿子的时候hadoop刚出2.3.0版。如果你是新手或是刚踏入hadoop不妨看看我这篇文档,一步一步脚踏实地的来学习这些基础的东西。
之前学习 HBase 就有疑惑,HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据,但是对于数据分析来说,不太友好,只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力,没法进行大量的条件查询。
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