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mysql数据迁移hbase问题

真正的分页大于100万时该如何取是个问题,还没想到解决方案 mysql> explain select token,count from `trackurl_0`. (5).ref_or_null: 该联接类型如同ref,但是添加了MySQL 可以专门搜索包含NULL值的行。在解决子查询中经常使用该联接类型的优化。     队列满时offer会返回false,设定时间的话等到超时时间会返回false,所以不能让队列满,满了就会丢数据 问题4:hbase单线程插入只有500左右 多线程方式或批量插入方式解决,测速大概在50000 hbase shell wiki: http://wiki.apache.org/hadoop/Hbase/Shell hbase依赖的jar包: hadoop core 需要使用 commons.logging -1.1.1 hadoop-core-1.0.0 hbase-0.92.1 log4j-1.2.16 slf4j-api-1.6.1 slf4j-log4j12-1.5.8 zookeeper-3.4.3

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HbaseMySQL对比,区别是什么?

作者:庄小焱 来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984 MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库 # 从架构对比看差异 相比MySQLHBase的架构特点: 1.完全分布式(数据分片、故障自恢复) 2.底层使用HDFS(存储计算分离)。 由架构看到的能力差异: 1. MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短) 2.HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余 # 从引擎结构看差异 相比MySQLHBase的内部引擎特点: 1. 使用标准sQL访问;只支持单行事务 HBase的特色功能--TTL HBase的特色功能—多版本 HBase的特色功能—多列簇 HBase的特色功能—MOB # 从生态看差异 MySQL:满足 HBase不是MySQL的替换,HBase是业务规模及场景扩张后,对MySQL的自然延伸 <END>

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    谈谈MySQLHBase数据迁移多种策略

    在实验中静静感受这些数据迁移的魅力 动手所到之处 都是一段代码 与终端交织而成的盛宴 by 光城 前面文章写了MySQL 的插入,亿级数据的快速插入方法,以及MySQL入库HBase的策略方案。 同时对MySQL入库HBase做一个总结。 回顾之前,先给大家放一个我的总体框架图: ? 1 初出茅庐 初出茅庐 ? 使用Sqoop,直接将MySQL同步HBase,天真啊,一个Sqoop能搞定?好用? Flink按照自己给定的时间来进行数据的sink,最后数据就抵达了下游,从MySQL真正实时同步到HBase

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    HBase篇--初始Hbase

    一.前述 1.HBase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。 二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW  KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。 HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。 2.3 Timestamp时间戳(相当于版本!!!) 三.Hbase架构 ? 3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候,集群中只有一个master(HA) 存贮所有Region的寻址入口。

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    用MapReduce分析Hbase将结果插入mysql

    HBASE读取清洗过的数据,写入到mysql的表中 NewInstallUserRunner.java 计算新增用户入口类 ? <value>com.sxt.transformer.mr.nu.StatsUserNewInstallUserCollector</value> </property> 输出到mysql </value> </property> 输出到mysql的链接信息 transformer-env.xml getConf方法实现 @Override public Configuration getConf Make sure the passed job is carrying * all necessary HBase configuration. * @param addDependencyJars upload HBase jars and jars for any of the * configured job

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    HBaseHBase之what

    来加速Hbase的访问,比如cache的.META.元数据的信息。 流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前,Hbase有两个特殊的表,分别是-ROOT-表和.META.表,其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中,-ROOT-本身存储了 (3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性,那么如果Hlog太多的话,会导致故障恢复的时间太长,因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。 该参数为:hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为: hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数,这个随机分数不能超过 通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。

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    HBaseHBase之how

    HBase Shell 常用命令: 注意:HBase在linux命令行下操作时,区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口,其中需要注意的有: (1)创建Connection HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器,该服务器将HBase表,行,单元和元数据作为URL指定的资源公开。 HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源,建立Hive外部表关联到HBase,利用Hive的HQL查询HBase数据,更进一步,将Hive的元数据同步到Impala,利用Impala的SQL 这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。 注意:HBase原生并不支持二级索引方案,但基于HBase的KeyValue数据模型与API,可以轻易地构建出二级索引数据。

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    只知道MySQL?那你应该来看看HBase

    什么是HBase HBase是一种非关系型的,分布式的,海量存储数据库。可用于大数据分析,如日志分析。 与关系型数据库的区别 HBase是非关系型数据库,那么与关系型数据库(如MySQL)有什么区别呢,我们来看看他们的区别: 「HBase」 RDBMS类似于 Hadoop 的分布式集群,硬件成本低廉硬件架构传统的多核系统 HBase部署 文件目录 HBase目录如下: HBase目录 配置hbase-site.xml vi ~/support/hbase/conf/hbase-site.xml <configuration 配置hbase-env.sh vi ~/support/hbase/conf/hbase-env.sh export HBASE_MANAGES_ZK=false 我们要禁用Hbase自带的Zookeeper jps查看 HBase进程 执行~/support/hbase/bin/hbase shell进入数据库,我们可以看到程序已建好的表: Hbase表 web页面也能看到: hbase的web

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    Hbase(四):Hbase原理

    Hbase(四):Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个 由于hbase中的数据天然排序 再加上索引 整个查询也可以非常的快 Hbase中的region的寻址 在hbase中有一个hbase:meta表,其中存放了 表和region和regionSever 之间的对应关系信息 存储系统的三种结构 hash存储 ​ 例如HashMap ​ 优点 写效率高 读效率高 支持增删改随机读 ​ 缺点 顺序信息会丢失 B树 B+树 B-树 B*树 ​ 例如MySql ​ 优点 写效率高 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase中的老大叫hmaster 小弟叫hregionServer 客户端叫Client Zookeepr为hbase提供集群协调 client 而mysql用来存储结构化的数据提供更好的事务控制。

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    Hbase(4)——hive on hbase

    可以用如下语句在hive上实行创表,然后hbase上会出现对应的表 ? ? 此时可以看见basketball2已经在hbase上建立了 ps:CREATE TABLE basketball2(num int,team string,state string) STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “ :key,player:team,player:state”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “basketball2”); create table后面跟hive 上要创建的表名,mapping相当于映射,:前面没有东西就相当于是hbase里的rowkey,后面的player相当于列族里的Column family,而team和state相当于Column qualifier

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    Hbase 学习(十) HBase Snapshots

    /bin/hbase shell hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112' 3.列出已经存在的快照 $ . /bin/hbase shell hbase> list_snapshots 4.删除快照 $ . /bin/hbase shell hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 5.从快照复制生成一个新表 $ . /bin/hbase shell hbase> disable 'myTable' hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 提示:因为备份( 7.复制到别的集群当中 该操作要用hbase的账户执行,并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录(hbase.tmp.dir参数控制) 采用16个mappers来把一个名为MySnapshot

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    Hbase入门(一)——初识Hbase

    而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。 ? Hbase使用Java编写,还是一种NoSQL数据库,这些特性决定了Hbase独特的应用场景。 2、概念特性 HBASE是一个数据库----可以提供数据的实时随机读写 HBASEmysql、oralce、db2、sqlserver等关系型数据库不同,它是一个NoSQL数据库(非关系型数据库) Hbase 的表模型与关系型数据库的表模型不同: ​ Hbase的表没有固定的字段定义; ​ Hbase的表中每行存储的都是一些key-value对; ​ Hbase的表中有列族的划分,用户可以指定将哪些kv 通过将数据增量的存入Hbase,并在流式处理中实时查询Hbase,结合历史得到最终的分析结果。

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    Hbase(二)Hbase常用操作

    Hbase(二):Hbase常用操作 常用shell命令 hbase shell命令 描述 alter 修改列族(column family)模式 count 统计表中行的数量 create 创建表 describe 行,列对应的值,另外也可以指定时间戳的值) deleteall 删除指定行的所有元素值 disable 使表无效 drop 删除表 enable 使表有效 exists 测试表是否存在 exit 退出hbase shell get 获取行或单元(cell)的值 incr 增加指定表,行或列的值 list 列出hbase中存在的所有表 put 向指向的表单元添加值 tools 列出hbase所支持的工具 scan 通过对表的扫描来获取对用的值 status 返回hbase集群的状态信息 shutdown 关闭hbase集群(与exit不同) truncate 重新创建指定表 version 返回hbase版本信息

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    HBase篇--HBase常用优化

    二.具体优化 1.表的设计  1.1 预分区 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region 因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。 的应用场景,可以考虑在应用程序中做缓存,当有新的查询请求时,首先在缓存中查找,如果存在则直接返回,不再查询HBase;否则对HBase发起读请求查询,然后在应用程序中将查询结果缓存起来。 HTable和HTablePool使用注意事项 HTable和HTablePool都是HBase客户端API的一部分,可以使用它们对HBase表进行CRUD操作。 使用solr和hbase整合完成全文搜索。 a) 使用MR批量读取hbase中的数据,在solr里面建立索引(no  store)之保存rowkey的值。

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    Hbase(五) JavaApi操作Hbase

    Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId > <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>0.98.17-hadoop2</version> </dependency > <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId 版本一致 Hbase版本可以通过连接Hbase client使用version命令查看 定义静态配置变量 public static Configuration conf; static{ conf = HBaseConfiguration.create(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop1:2181"); } 由于配置变量都是一样的,

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    数据库:MySQLHBase、ElasticSearch三者对比

    上图展示了数据在MySQLHBase中存储差异(和真实的情况还有差距),可以看到即使第二条记录的sex字段为空,MySQL依然会为该字段保留空间,因为后续有可能会有update语句来更新该记录,补上sex 可以看出ES和MySQLHBase的存储还是有很大的区别。 3.2 HBase HBase的容灾和MySQL的单机容灾有些类似,但具体实现上还是很有自己的特点。 而且HBase的主键不像Mysql,往往是涉及到业务逻辑的,如果查询条件单一的话,可以把直接把需要查询的字段作为主键的一部分,类似MySQL的联合索引,来提供检索功能。 而且ES也可以作为MySQLHBase的索引来使用,虽然Mysql也有索引功能,但是过多的索引往往会拖累MySQL的性能,并且线上MySQL数据库一般也不允许执行统计类的sql,这时可以用ES辅助实现统计

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    HBase漫谈 | HBase技术选型准则

    聊一聊 NoSQL NoSQL(Not only SQL)数据库,可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。 HBase 的主要特性 HBase包含很多特性,这里列举了HBase的一些关键特性: 强一致性读写:HBase并不是最终一致性,而是强一致性的系统,这使得HBase非常适合做高速的聚合操作。 什么时候使用 HBase HBase作为一款NoSQL数据库,前面也提及了并不能解决所有问题。 4、数据分析需求并不多 虽然说HBase是一个面向列的数据库,但它有别于真正的列式存储系统比如Parquet、Kudu等,再加上自身存储架构的设计,使得HBase并不擅长做数据分析,或者说数据分析是HBase HBase 的使用场景 由于HBase丰富的特性,加上自身的海量数据存储能力与超大规模并发访问能力,使得HBase应用非常广泛。

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    HBase原理 | HBase Split与Compaction

    文章目录 组件模块说明 StoreFile Compaction Region Split 组件模块说明 HBase:以下内容为V1.3版本 StoreFile:每一个region由一个或多个store 组成,至少是一个store,hbase为每个列族建一个store,如果有几个列族,也就有几个Store。 HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件。StoreFile底层是以HFile的格式保存。 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。 ,"hbase.hregion.max.filesize"), 该 Region 就会进行拆分,其中 R 为当前 Region Server 中属于该 Table 的个数(0.94 版本之后)。

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    Spark 踩坑记:数据库(Hbase+Mysql

    最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbasemysql中,所以本文对spark操作hbasemysql的内容进行总结, 上的hosts配置了所有hbase的节点ip,问题解决 Spark访问Mysql 同访问Hbase类似,我们也需要有一个可序列化的类来建立Mysql连接,这里我们利用了Mysql的C3P0连接池 MySQL 如果我们更新Mysql中带索引的字段时,会导致更新速度较慢,这种情况应想办法避免,如果不可避免,那就硬上吧(T^T) 部署 提供一下Spark连接MysqlHbase所需要的jar包的maven配置: -- Mysql --> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version 介绍 Spark 下操作 HBase(1.0.0 新 API) Spark开发快速入门 kafka->spark->streaming->mysql(scala)实时数据处理示例 Spark Streaming

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    使用 HBase - HBase Shell 命令

    数人之道原创文章,转载请关注本公众号联系我们 HBase Shell 命令文章大纲 HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell,它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell,即可进入 HBase 命令行环境,以命令行的方式与 HBase 进行交互。 使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。 [hadoop@hadoop100 ~]$ hbase shell 下面介绍部分常用的 HBase Shell 操作命令。 1 HBase Shell 数据操作命令 这部分命令主要涉及对 HBase 的命名空间、表及数据的增删改查操作。 下面的操作以《初识 HBase - HBase 基础知识》3.2 节中的数据为基础进行。 图1:HBase Shell 操作基础数据 注意:数据会根据需要进行调整。

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