摘要：HBase自带许多运维工具，为用户提供管理、分析、修复和调试功能。本文将列举一些常用HBase工具，开发人员和运维人员可以参考本文内容，利用这些工具对HBase进行日常管理和运维。
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。
前两种方式：需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信，一次性导入大量数据时，可能占用大量 Regionserver 资源，影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
最近知识星球有人问浪尖，自己的hbase集群元数据丢失了，但是数据还在，是否能够修复，其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见，也有很多时候我们是生成hfile加载进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。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
Cloudera Labs在2016-06-27宣布打包了Apache Phoenix项目，版本为4.7.0，并基于CDH5.7.0。安装依旧是大家熟悉的Parcel方式，下载地址为：http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/1.3/
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。
HBCK2 是 hbck 的继承者，hbase-1.x (A.K.A hbck1) 附带的修复工具。 使用 HBCK2 代替 hbck1 对 hbase-2.x 集群进行修复。 hbck1 不应针对 hbase-2.x 安装运行。 它可能会造成伤害。 虽然 hbck1 仍然捆绑在 hbase-2.x 中——为了尽量减少意外——但它已被弃用，将在 hbase-3.x 中删除。 它的写入功能 (-fix) 已被删除。 它可以报告 hbase-2.x 集群的状态，但它的评估将不准确，因为它不了解 hbase-2.x 的内部工作原理。
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
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。
本文承接上一篇：hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ，主要是记录 hive 整合hbase的流程
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用Java连接Kerberos的HBase》，虽然非Kerberos环境下访问HBase比较简单，本篇文章Fayson还是主要介绍使用Java访问非Kerberos环境的HBase。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
https://mp.weixin.qq.com/s/TdnZeG8rRYwTfopEyTxmpQ
HBase官方提供了基于Mapreduce的批量数据导入工具：Bulk load和ImportTsv。关于Bulk load大家可以看下我另一篇博文。
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）， 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用；
（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。
相对应hadoop的高可用，HBase配置简单很多 HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。 配置HBase高可用，只需要启动两个HMaster，让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve即可。
目录 两者的特点 各自的限制 应用场景 ---- 大数据技术Hbase 和 Hive 详解， 今天给大家介绍一下关于零基础学习大数据视频教程之HBASE 和 HIVE 是多么重要的技术，那么两者有什么
Apache Phoenix是Apache HBase上一个高效的SQL引擎，很多公司都在使用它，比如Salesforce，它开源了这个项目，并将该项目贡献到社区。很早也已经是顶级项目了。大家知道HDP中一直都包含Phoenix，老的CDH源生是不包含Phoenix的，但是Apache Phoenix社区对于C5的各个版本其实都有发布Parcel，但是这个不受Cloudera官方支持，参考Fayson之前的文章《0308-如何在CDH5.14.2中安装Phoenix4.14.0》。现在Cloudera和Hortonworks合并以后，两边的产品也进行了合并，如之前介绍的CFM，CEM集成到CDH，现如今Phoenix也包含到了CDH中，Cloudera官方会提供支持。本文Fayson会对Phoenix做一个简单介绍后，然后介绍如何在CDH5.16.2中安装和使用Phoenix。
两者分别是什么Apache Hive是一个构建在hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。H
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，并提供简单的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。
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。 在前面的博文里，我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么？ Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HD
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优，对节约成本，提升用户体验有重要意义。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（九） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：MR集成Hbase：读Hbase规则 知识点04：MR集成Hbase：读Hbase实现 知识点05：MR集成Hbase：写Hbase规则 知识点06：MR集成Hbase：写Hbase实现 知识点07：BulkLoad的介绍 知识点08：BulkLoad的实现 知识点09：ImportTSV的使用 知识点10：协处理器的介绍 知识点11：协处理器的实现 知识点12：Hbase优化：内存分配 知识点
Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree，维护集群节点间的数据一致性 单节点，无复制，强一致性 可用性 1，基于Consistent Hash相邻节点复制数据，数据存在于多个节点，无单点故障。 2，某节点宕机，hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）
1、/hbase/.META. 就是存储1中介绍的 META 表的存储路径。 2、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。 3、/hbase/.corrupt 存储HBase做损坏的日志文件，一般都是为空的。 4、/hbase/.hbck HBase 运维过程中偶尔会遇到元数据不一致的情况，这时候会用到提供的 hbck 工具去修复，修复过程中会使用该目录作为临时过度缓冲。 5、/hbase/WAL 大家都知道 HBase 是支持 WAL（Write Ahead Log） 的，HBase 会在第一次启动之初会给每一台 RegionServer 在.log 下创建一个目录，若客户端如果开启WAL 模式，会先将数据写入一份到.log 下，当 RegionServer crash 或者目录达到一定大小，会开启 replay 模式，类似 MySQL 的 binlog。 6、/hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。 7、/hbase/.snapshot hbase若开启了 snapshot 功能之后，对某一个用户表建立一个 snapshot 之后，snapshot 都存储在该目录下，如对表test 做了一个 名为sp_test 的snapshot，就会在/hbase/.snapshot/目录下创建一个sp_test 文件夹，snapshot 之后的所有写入都是记录在这个 snapshot 之上。 8、/hbase/.tmp 当对表做创建或者删除操作的时候，会将表move 到该 tmp 目录下，然后再去做处理操作。 9、/hbase/hbase.id 它是一个文件，存储集群唯一的 cluster id 号，是一个 uuid。 10、/hbase/hbase.version 同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来。
面向列的据库HBase 第一章 Hbase介绍 Hadoop生态系统图 非关系型数据库知识面扩展 HBase简介 HBase架构 HBase数据模型 第二章 HBase安装 伪分布式搭建 完全分布式搭建 简单免密钥配置 第三章 HBase-API 环境搭建 Demo案例 模拟通话数据的产生和处理 HBase工具类
Cloudera数据平台（CDP）是Cloudera的最新大数据产品。Apache HBase和Phoenix作为CDP平台的一部分。这两个组件以3种形态提供：
文章目录 一、MyHbaseSink 1、继承RichSinkFunction<输入的数据类型>类 2、实现open方法，创建连接对象 3、实现invoke方法，批次写入数据到Hbase 4、实现close方法，关闭连接 二、HBaseUtil工具类 一、MyHbaseSink 1、继承RichSinkFunction<输入的数据类型>类 public class MyHbaseSink extends RichSinkFunction<Tuple2<String, Double>> { priv
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询，因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又
本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的生态，可能不全，有更多的请大家留言。具体HBASE的基本原理扫描大家可以自行百度下，另外，要系统掌握HBASE，推荐看下《HBASE权威指南》。 1 Kerberos 什么是Kerberos？ Kerberos is a network authentication protocol. It is designed to provide strong authentication for client/server applications by using s
程序的监控一直是程序员最头痛的事情之一，现网程序有问题怎么办？看进程看端口 top/free/df 三件套？网络抓包？看日志？所以为了满足这些初级需求很多公司都做了主机监控，进程端口监听等功能，例如主机磁盘满/只读告警，端口不监听告警。这些基础的监控说到底都是黑盒监控，并没有进入到程序内部的调用链里面，程序内部的运行情况完全是两眼一抹黑，导致是该模块本身有问题还是下游的依赖模块出了问题，完全不知道，只能看一行行看日志慢慢确认。换言之，我们需要的是一个分布式调用链追踪系统，能够清楚的描述程序的调用关系，每一跳的耗时，以及请求数量的统计，很明显，Pinpoint就是我们要找的工具。
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region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
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
昨天，我们讲到了HBase的逻辑结构，今天我们来看一下HBase的存储及访问原理。
从上面图中可看出，目前的方案主要有四类，Hadoop层有一类，HBase层有三类。下面分别介绍一下。
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力（可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop）。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目，是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets、explain、Cassandra、Redis。 希望大家会喜欢！
HBase是基于HDFS之上的，也可以采用存储本地模式，HBase是分布式数据库，将数据分为多份，同时是面向列的数据库，是bigtable的实现。
前面Fayson讲过HDFS的快照，参考如何在CDH集群使用HDFS快照，那么HBase的快照呢？HBase快照功能丰富，有很多特征，并且创建时不需要关闭集群。快照可以在几秒内完成，对整个集群没有任何性能影响，另外快照只占用很小的空间。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager管理HBase的快照。
版权声明：本文为CSDN博主「北京小辉」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/silentwolfyh/article/details/103864901 ———————————————————————————————————
云栖君导读： 使用过开源HBase的人都知道，运维HBase是多么复杂的事情，集群大的时候，读写压力大，配置稍微不合理一点，就可能会出现集群状态不一致的情况，糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用， 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候，HBase的修复工具还有一下bug，使得即使你懂得如何修复的情况下，依然需要多次重复运行命令，绕过那些不合理的修复逻辑，甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。 背景 上周五，某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了！整个集群有30+
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
