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。
Hbase默认只支持对行键的索引，那么如果需要针对其它的列来进行查询，就只能全表扫描了。表如果较大的话，代价是不可接受的，所以要提出二级索引的方案。网上的实现方法很多，华为，360等公司都有自己的方案，其中华为的已经开源，但是貌似对源码改动较大，新手不容易接受，所以没有选择它们。而其它的像利用Phoenix，solr等外部框架构建索引对Hbase的学习并没有太大的帮助。综上所述，我使用了Hbase自带的Cprocessor（协处理器）来实现。
Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。 Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API，可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。 并且，我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
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。
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
文章装上1.5.0-SNAPSHOT版本，你就在Console中体验MLSQL的插件了。
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
在主节点使用命令：systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
上次写了CDH安装测试总结，由于那个博客篇幅略长， 但是主要集中在第二章，所以单独把CDH安装、卸载这块的内容拉出来在一篇记录一下。
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。
Atlas官网没有提供Atlas的安装包，需要下载Atlas的源码后编译安装，下载Atlas源码需要登录Atlas官网下载Atlas：https://atlas.apache.org/#/Downloads,选择2.1.0版本：
（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
本节从0开始一步步搭建伪分布式及Hbase等。同时学习使用Intellij Maven构建Map-Reduce项目进行单词统计。
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2》和《0609-6.1.0-如何卸载CDH6.1》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2.1》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
出错的Java文件编码和CheckStyle设置的编码不同。CheckStyle里设置的编码是UTF-8
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2》，《0609-6.1.0-如何卸载CDH6.1》和《0621-6.2.0-如何卸载CDH6.2》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在大数据领域，数据量持续增长，数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题，Apache Kylin应运而生。
当我们为了体验ambari安装很多服务时，因为安装过多，导致机器很卡，或者暂时用不到，还容易除错，那么我来教你如何卸载。
比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候， 如果直接将计算过程放置在 server 端，能够减少通讯开销，从而获 得很好的性能提升
本文档将介绍Cloudera Manager与CDH的卸载，并基于CDH使用parcels安装且未配置安全（AD/LDAP, Kerberos, Data Encryption）的集群，以下是本次测试环境，但不是本操作手册的硬限制：
首先要下载Python3的Hbase文件,替换Hbase文件/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/hbase/Hbase.py和ttypes.py
一般来说对于每个Region Server，官方推荐最好是控制Region的数量在20-200个、大小在5-20Gb左右。
Netty的内存管理其实做的很精细，对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种。可以预期的是，HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的，尤其是GC对P999的影响会越来越小。
我们常使用的Hadoop平台包括Apache Hadoop，CDH和HDP，有时我们会碰到需要迁移平台的情况，举个例子，比如你已经一直在使用Apache Hadoop2.4，近期看到CDH6附带Hadoop3发布了，想迁移到CDH并且做整个平台的所有组件升级。平台迁移和平台升级的方式基本一样的，一般有2种大的选择，第一种是原地升级即直接在原有平台上操作，该办法操作效率较高，马上看到效果，但往往风险较高，比如升级失败回滚方案不完善，跨大版本比如Hadoop2到Hadoop3可能HDFS还有丢数据的风险；第二种是拷贝数据的方式升级，需要额外的服务器资源，会新搭平台，然后把旧的平台的数据拷贝过去，数据拷贝完毕后，再把旧集群的机器下线了慢慢加入到新集群，该方法一般实施周期较长，但是风险较小。根据实际情况可以选择不同的方式来进行平台迁移或者平升级，另外对于两种方案还可以具体细化分类出不同的方案，比如第一种方案考虑提前备份数据或者备份关键数据等，本文Fayson不做细化讨论。
前言 监控hadoop的框架有不少，如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop，但是它不能监控apache的hadoop，如果你是使用原生的Apache Hadoop，那么也没关系，原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口，里面包含了各个核心组件metrics获取功能，这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下面的metrics文件里面配置，就能得到验证。 （一）Ganglia是什么？ Ganglia 是 UC Berk
最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin的应用案例，文末给出了出处，希望对大家有帮助。
最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin 的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin 的应用案例，希望对大家有帮助。
在正式进行讲述实现之前，我觉得有必要说一下出发点。团队期初数据都是基于 HBase+Phoenix 这样架构进行持久化。随着业务的复杂性增加，对部分表的查询效率和查询条件多样性，提出了更高的要求。HBase+Phoenix 就会出现索引滥用。变更索引变的特别的频繁，同时一些数据客观的表，变更索引的代价是非常大的。
update user set password=password("root") where user="root";
HBase是Hadoop Database的简称，是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，为横向发展类型数据库，提供快速随机访问海量结构化数据，它是Hadoop生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分，利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作，为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase，文本前面也介绍下Hive的安装过程，如何Hive已经完成安装，可跳过前面即可。 实验环境： cetnos7.4
ChaosBlade可针对多达7个场景开展故障注入实验，但网上官方的中英文文档质量欠佳，内容缺失，真心没有站在一般用户的角度来写，只能通过运行blade命令的help了解究竟有什么功能。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
本文介绍了在Cloudera Manager上如何部署CDH集群，包括准备环境、安装和配置CDH以及部署Hadoop和Spark。
Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
cdh5.14.2下载：https://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.14.2/
Hadoop生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？
现今，大数据行业发展得如火如荼，新技术层出不穷，整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术的 Apache Hadoop 最初致力于简单的分布式存储，然后在此基础之上实现大规模并行计算，到如今在实时分析、多维分析、交互式分析、机器学习甚至人工智能等方面有了长足的发展。
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
Fluid是CNCF基金会旗下云原生环境中数据密集型应用的高效支撑平台，项目自开源发布以来吸引了众多相关方向领域专家和工程师的关注，在大家的积极反馈下社区不断演进。近期 Fluid 0.6 版本正式发布，在该版本中，Fluid 主要新增改善以下三个方面内容：
随着大数据平台型产品方向的深入应用实践和Docker开源社区的逐渐成熟，业界有不少的大数据研发团队开始使用Docker。简单来说，Docker会让大数据平台部署更加简单快捷、让研发和测试团队集成交付更加敏捷高效、让产线环境的运维更加有质量保障。
7 月 28 日，在袋鼠云 2022 产品发布会上，袋鼠云技术负责人思枢正式宣布旗下产品「大数据基础平台 EasyMR」发布。
HBase 是 BigTable 的开源 Java 版本。是建立在 HDFS 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 NoSql 的数据库系统。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。App异常监控平台，就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队，往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台，而选择独立开发。造轮子，首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中，通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
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