有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
近日来，家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷。因为他的公司审时度势，附庸风雅牵强附会的上了一套大数据系统，可谓麻雀虽小五脏俱全，包括了： 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓，覆巢之下，安有完卵。这些产品虽然好用，但是却给诸葛建国带来了很多烦恼。为了安装软件，他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了修改某个参数，他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器；为了监控服
接触过大数据领域的朋友都知道，Hadoop生态系统十分的庞大，许多组件启动的方式也是不尽相同，今天博主抽空整理了一下大数据生态圈中常见组件的启动方式，也算是为自己巩固了一下基础吧~
下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担，轻松来搭建数据库。
快狗打车业务快速发展是公司众多人员的努力，同时对数据侧提出了更高的要求。数据的价值随着时间的增加而降低，分析以及运营更加希望实时数据助力业务发展，研发也希望借助BI侧的大数据综合计算能力得到汇总数据。
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。
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。
| 导语 Apache InLong 以腾讯内部使用的TDBank为原型，依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。 Apache InLong(incubating) 刚刚发布了 0.10.0 版本，该版本是升级为 InLong（应龙） 后的第二个版本，着力解决InLong应用门槛高问题。该版本吸引腾讯内外 10 多位开发者参与，关闭超过 120 个issue， 开发超过 8 个重要Feature。 PART ONE A
Transwarp Data Hub（TDH） 是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。8种异构存储引擎可以支持包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序等在内的10种数据模型。存算解耦特性支持弹性扩展，让资源配置更灵活。
---- 汇总Hadoop Hive ZooKeeper HBase Kafka等常见命令 Hadoop命令 # Hadoop一键启动命令 # 启动HDFS start-dfs.sh # 启动Yarn start-yarn.sh # 启动历史任务服务进程 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 快速重启和停止 stop-all.sh start-all.sh # 停止集群 stop-dfs.sh stop-yarn.sh mr-jobhistory-d
近日来,家住北京市朝阳区的程序员诸葛建国非常郁闷,因为他的公司审时度势,附庸风雅,牵强附会的上了一套大数据系统,可谓麻雀虽小五脏俱全,包括了: 分布式文件系统HDFS 分布式数据库hbase,mongodb,kudu 分布式内存文件系统alluxio 用于多维分析的druid 实时流计算系统storm 正所谓,覆巢之下,安有完卵.这些产品虽然好用,但是却给诸葛建国带来了很多烦恼.为了安装软件,他要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了修改某个参数,他又要重复重复再重复的登录一台又一台的服务器,为了监控
导语：Apache InLong 以腾讯内部使用的TDBank为原型，依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。 Apache InLong(孵化中) 刚刚发布了 0.10.0 版本，该版本是升级为 InLong（中文名：应龙） 后的第二个版本，着力解决InLong应用门槛高问题。该版本吸引腾讯内外 10 多位开发者参与，关闭超过 120 个issue， 开发超过 8 个重要Feature。 Apache InLong简介
编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充，为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的，HDFS只支持升级，而不支持降级。
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到：性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
HBase：HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，提供高可靠性 、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
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。
Flink Forward是由Apache官方授权，用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日，Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门，为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条，每天接入的数据量达到了17万亿条，每天的数据增长
在这篇博客文章中，我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
4月20日，袋鼠云成功举行了以“数实融合，韧性生长”为主题的2023春季生长大会。会上，袋鼠云自主研发的一站式大数据基础软件——数栈V6.0产品矩阵全新发布。对旗下大数据基础平台、大数据开发与治理、数据智能分析与洞察三大模块的全线产品进行全新升级，并重点发布了企业级数据计算与存储平台——自研大数据引擎 EasyMR。
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库（即非关系型数据库），依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储，利用MapReduce来处理海量数据，用Zookeeper作为其分布式协同服务，一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于，HDFS是文件系统，而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
2006年末发起，根据Google的Chang等人发表的论文“Bigtable：A Distributed Storage System for Strctured Data“来设计的。
Tencent Kona 是基于 OpenJDK8，由腾讯专业技术团队提供技术维护、优化及安全保障的 JDK 产品。腾讯的 Java 应用场景丰富，结合微服务、云原生应用、大数据等实际应用场景进行开发。Kona可为上述场景提供最优的 Java 生产环境及解决方案，并为开发者开发的 Java 应用提供平滑的迁移。目前，Kona为腾讯微服务平台 TSF、 腾讯 TBDS 大数据套件、腾讯 TI 智能钛机器学习平台等提供了稳定保障。
阿里妹导读：用户只需在前端简单配置下指标，系统即可自动生成大宽表，让用户查询到他所需要的实时数据，数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现？本文从需求分析开始，分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加，数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作，收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来，随着上云的普遍化，降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化，FinOps更是横空出世，得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商，（群核科技）酷家乐的产品都构建在公有云之上，截止目前，我们使用了上
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式，HMaster是主服务器，regionServer是从服务器，在集群中可允许有多个regionserver。
Tencent Kona 是基于 OpenJDK8，由腾讯专业技术团队提供技术维护、优化及安全保障的 JDK 产品。腾讯的 Java 应用场景丰富，结合微服务、云原生应用、大数据等实际应用场景进行开发，并于11月5日正式发布了优化后的JDK——Tencent Kona。Kona可为上述场景提供最优的 Java 生产环境及解决方案，并为开发者开发的 Java 应用提供平滑的迁移。目前，Kona为腾讯微服务平台 TSF、 腾讯 TBDS 大数据套件、腾讯 TI 智能钛机器学习平台等提供了稳定保障。 Ko
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。
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
安全组没开放端口是原罪！！！导致好多BUG费时费力。Hbase悄悄咪咪的用了好多端口，比如被我抓到的42239，直接搜索报错药不对症。
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
答： HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库：Hadoop数据库，它是一种NoSQL存储系统，专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/，可看到如图1所示的页面： 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”，进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接，进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
QCon 是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 QCon 2020 深圳站 云原生基础设施实践专题 2020年12月6-7日 地址：深圳机场凯悦酒店 腾讯云专家工程师王继罗为您带来 边缘计算场景下云边端一体化的
Hbase 中的每张表都通过行键(rowkey)按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion 超过256M 就要被分割成两个，由HRegionServer管理，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，然后对表的每个列族（Column Family）创建一个 store 实例， 每个 store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个HFile，HFile 就是实际的存储文件，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore实例。
不记得这是魏艾斯博客给宝塔面板写的第多少篇文章了，国产 linux 面板很多，宝塔面板目前是老魏最认可的一个。为新手用户着想，他们开发了宝塔面板网站一键迁移功能，真的就是一键迁移到新服务器，让网站搬家不再难！ 这个功能涉及到的方面太广泛了，目前一直处于内测中，对外也没有公开下载使用。老魏不是宝塔内测组成员，也拿不到测试版本，所以只有把官方给出的教程粘贴过来，让感兴趣的朋友先睹为快。 注意： 当前为内测阶段，只有申请了内测的用户才会得到此软件推送 宝塔一键迁移仅支持宝塔 linux 面板最新版本且同环境的
ABC 时代（人工智能、大数据和云计算），数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
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金融行业该如何在线替换金融核心场景数据库？在 TUG 陆金所企业行活动中，来自陆金所的数据架构 DBA 团队经理万霁春老师分享了陆金所的去 O 之路，以下内容整理自当天活动分享实录。
既然是Write-Ahead-Log，为何先写内存再写WAL？ 先写内存的原因：HBase提供了一个MVCC机制，来保障些数据阶段的数据可见性。先写MemStore再写WAL，是为了一些特殊场景下，内存中的数据能够更及时的返回。如果先写WAL失败的话，MemStore助攻的数据会被回滚。
在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
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