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。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
HBase本身是一个没有单点故障的分布式系统，上层（HBase层）和底层（HDFS层）都通过一定的技术手段保障了服务的可用性，HMaster一般都是高可用部署，如果集群中RegionServer宕机，region的迁移代价并不大，一般在毫秒级就能完成，所以对应用造成的影响也很有限；底层存储依赖于HDFS，数据本身默认也有3副本，数据存储上做到了多副本冗余，而在当前方案中将HBase当做单机使用。
HBase自身也提供了ExportSnapshot的方法可以从HDFS文件层基于某个快照快速的导出HBase的数据，并不会对RegionServer造成影响，但该源生的方法不支持增量。
最近在狂啃hadoop的书籍，这部《hbase：权威指南》就进入我的视野里面了，啃吧，因为是英文的书籍，有些个人理解不对的地方，欢迎各位拍砖。 HDFS和Hbase配置同步 hbase的配置中有一些和hdfs关联的配置，当hdfs中修改了，但是hbase中修改了，hbase中是不会知道的，比如dfs.replication，有时候我们想增加备份的数量，在hdfs中设置为5了，但是hbase中默认为3，这样hbase还是只保存3份。 那么有什么方法可以使他们的配置文件同步，有三种方法： （1）在hb
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。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
因为MySQL保存着我们爬取的以及自建的数据，对于爬取的数据，数据量比较大，使用mysql 存储会影响mysql的性能，并且我们需要对数据进行流式计算，对数据进行各种统计，mysq满足不了我们的需求，我们就将mysql中的全量数据同步到HBASE中，由HBASE保存海量数据，mysql中的全量数据会定期进行删除。
最终达到的效果是这样的：hbase是数据的存储中心。impala、hive可以增查habse数据，不支持insert overwrite impala hive hbase的增删改在三者任何之一处操作，另两处均可以查到
HashTable/SyncTable是一个同步hbase表数据的工具，其通过过程分为两步，这两步都是mapreduce job。和CopyTable工具一样，他也可以用来在同一个或者不同的集群之间同步部分或者全部的表数据。只不过，相比CopyTable来说，本工具在同步不同集群之间的表数据时表现更好。它不是复制某个区间范围的表数据，而是首先在源集群执行HashTable基于源数据表生成哈希序列，然后在目标集群执行SyncTable基于源数据表、源数据表生成的哈希序列、目标表、目标表生成的哈希序列，对两个表生成的哈希序列进行对比，从而找出缺失的数据。那么在同步的时候就只需要同步缺失的数据就可以了，这可以极大减少带宽和数据传输。
问题：Hbase配置正确，但是一旦在HBase Shell中用create语句就出现问题“Master is initializing”
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
在CAP能力模型表现方面，hbase主要是面向CP的应用系统，针对数据写入可以满足强一致性需求，从客户端视角来看写入成功之后的数据是即时可见的。然而hbase的CP模型目前还存在很大的短板，比如当有服务节点出现宕机事件时，需要经历很长时间的MTTR过程，耗时主要体现在以下两个方面：
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。
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
hbase-site.xml： <property> <name>hbase.master.maxclockskew</name> <value>45000000</value> </property> <property> <name>hbase.rpc.timeout</name> <value>36000000</value> </property> <property> <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name> <value>36000000</value> </property> <property> <name>mapreduce.task.timeout</name> <value>1200000</value> </property> <property> <name>zookeeper.session.timeout</name> <value>1200000</value> </property> <property> <name>hbase.client.write.buffer</name> <value>20971520</value> </property> <property> <name>hbase.balancer.period</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> 组合主键: create table "test_keys2" ( "V_1" decimal(24,8), "V_2" varchar, "YEAR" INTEGER not null , "PERIOD" INTEGER not null ,"ACCOUNT" INTEGER not null , "ENTITY" INTEGER not null , "SCENARIO" INTEGER not null , "CURRENCY" INTEGER not null , "VERSION" INTEGER not null , "CST_DIM_02217" INTEGER not null, "CST_DIM_30453" INTEGER not null, "CST_DIM_47894" INTEGER not null , "CST_DIM_61310" INTEGER not null , "CST_DIM_81981" INTEGER not null , "CST_DIM_01216" INTEGER not null, "CST_DIM_25287" INTEGER not null, "CST_DIM_41183" INTEGER not null constraint pk primary key("YEAR" , "PERIOD" , "ACCOUNT" ,"ENTITY" , "SCENARIO" , "CURRENCY" , "VERSION","CST_DIM_02217" ,"CST_DIM_30453" ,"CST_DIM_47894" , "CST_DIM_61310","CST_DIM_81981" ,"CST_DIM_01216" , "CST_DIM_25287" ,"CST_DIM_41183")); upsert插入数据有问题 二级索引： 同步创建索引 CREATE INDEX ifact1 ON C1_FACT("diminfo".YEAR) INCLUDE("diminfo"."V_1","diminfo".V_2 , "diminfo".PERIOD , "diminfo".ACCOUNT , "diminfo".ENTITY , "diminfo".SCENARIO , "diminfo".CURRENCY , "diminfo".VERSION ,"diminfo"."CST_DIM_02217" , "diminfo"."CST_DIM_30453" , "diminfo"."CST_DIM_47894" , "diminfo"."CST_DIM_61310", "diminfo"."CST_DIM_81981" ,
提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。 修复提示： a、同步时间服务 请参看帮助文档：《尚硅谷大数据技术之Hadoop入门》 b、属性：hbase.master.maxclockskew设置更大的值
有赞订单管理主要承接有赞所有订单搜索及详情展示功能，系统随着业务的不断发展经历了多次飞升之路。下面简单介绍下有赞订单管理系统的三生三世与“十面埋伏”。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
端口开放问题 关闭防火墙systemctl stop firewalld，并在服务器开放以下端口：
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，Hadoop 数据库。搭建基于 Hadoop 和 ZK 。
在我接触的很多应用开发中，搜索引擎（ElasticSearch）是充当业务宽表使用，也就是聚合多张业务表，免去线上查询的join操作。
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载，您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异，并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
需求要从一个HBase把数据同步到另外一个HBase库中，这个需求要怎么用DataX来实现了，首先阅读下官方文档
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
1）、标签数据 标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册（新建标签：4级标签和5级标签） 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型，每个标签模型就是Spark Application，运行程序可以给用户打上标签：TagName 模型表中存储数据：spark application运行时参数设置核心数据： tagName -> tagRule：标签规则
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
Hbase是运行在hadoop之上，所以请参考第3篇文章搭建好一个master，两个slave的hadoop环境，我采用的版本为hadoop2.7.4
本文主要讲述如何解决由MasterProcWals状态日志过多导致的HBase Master重启失败问题。
HBase的集群环境搭建 注意事项：HBase强依赖zookeeper和hadoop， 安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功，且服务正常运行 第一步：下载对应的HBase的安装包 所有关于CDH版本的软件包下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ HBase对应的版本下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz 第二步
1、在node3中的hive的配置文件hive-site.xml增加自己的zookeeper集群属性(仅此一步) node3是用于hive集群中用于启动元数据存储的节点hive --service metastore
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
《0801-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。
Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景，HDFS具备强大存储能力，但是并没有提供很强的数据查询机制。HBase组件则是基于HDFS文件系统之上提供类似于BigTable服务。
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。
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？ 冷热数据分离 热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据 写入内存 冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族，为什么要设计列族？ 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 HBase 的使用！
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Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
虽然有一些自动化安装的工具，但是功能越多，越专业的工具，可能也需要越高的学习成本，而我们并非专业运维，但是又必须做这些事情的话，不妨选择用 Shell 脚本来完成集群的安装。
Hive会经常和Hbase结合使用，把Hbase作为Hive的存储路径，所以Hive整合Hbase尤其重要。
Hbase是企业比较常用的大数据组件，对于开发来讲，单纯的开发几乎不可能，往往都会搭建集群，甚至负责集群的维护，特别是公司规模较小。我们VIP中很多成员，都是一个成员扛起了整个公司的大数据部门，被称之为“扛把子”。
我在 hadoop01、hadoop02、hadoop03 和 hadoop04 这4台节点上启动 HBase，其中 hadoop01、hadoop02 为 HMaster，hadoop02、hadoop03、hadoop04 为 HRegionServer，在 hadoop01 上执行启动命令：
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。目前运维集群超过30+，而且接入的业务类型繁多，对于性能要求也不完全一样，这是今年面临的问题。从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。 1 控制隔离——rsgroup 在94版本中，经常困扰我们的一个问题就是集群上的某些机器会因为某些用户的不恰当操作，例如热点问题，大量的scan操作等导致机器上的其他表正常
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。
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