我们在系统学习大数据的之前,要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识,这部分显得格外的重要。
关于上面的依赖包,如果在Ubuntu下,使用sudo apt-get install * 命令安装,如果在CentOS下,使用sudo yum install *命令来安装。
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
详情参考 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart
---- 环境准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 hbase安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/ 我用的hbase-1.2.6 ---- 1. 把hbase安装包上传到服务器并解压 [root@repo ~]# tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /opt/ 2. 配置HBASE_HOME环境变量 [r
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
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ZooKeeper可以独立搭建集群,HBase本身不能独立搭建集群需要和Hadoop和HDFS整合。
opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性,主要针对具有时间特性和需求的数据,如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库,但并不能称作为数据库,他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上,进行数据结构的优化和处理,从而适合存储具有时间特性的数据,同时提供特定的工具进行查询等操作。
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
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
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
修改conf/hbase-site.xml,配置hbase使用的数据文件的位置,默认在/tmp/hbase-[username],此目录是linux的临时目录,可能会被系统清空,所以最好修改一下
本篇文章描述的是在1.2.1版本的基础上安装Hadoop加上0.94.16版本的hbase,呵呵!现在看来这些版本都有些过时了,写这篇稿子的时候hadoop刚出2.3.0版。如果你是新手或是刚踏入hadoop不妨看看我这篇文档,一步一步脚踏实地的来学习这些基础的东西。
制作pinpoint-server所需的材料我已经全部上传到git上,欢迎大家下载,地址是:git@github.com:zq2599/pinpoint163-server.git
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
大家可以从官网上下载与HBase版本对应的Phoenix版本。对应到HBase 2.1,应该使用版本「5.0.0-HBase-2.0」。
HBase 需要依赖 JDK 环境,同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ,需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库:
由于编译相关jar包较难下载,所以本文提供仅用于ambari编译的maven repository,将该repository替换原.m2/repository目录即可。
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)。
摘要总结:本文主要介绍如何使用Docker快速部署pinpoint-server和pinpoint-agent,以及使用pinpoint-agent进行分布式追踪和性能分析的具体实现。
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机,主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04,另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章: 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
ip:16010/master-status,记得安全组开放端口,比如我的: http://wzlodq.cn:16010/master-status
binlog-format可以选择statement,row,mixed,区别在于:
https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_hadoop_hbase.html
在开始之前,有一个注意事项: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。
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用,成功则会显示 Hadoop 版本信息:
这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群,其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。
经过这几天的学习,对大数据有了一定的了解。这次在我自己的本机上安装了zookeeper、HDFS、HBase集群。并把安装时的过程记录了下来。
一、 准备环境 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hbase-- hbase-1.2.0-bin.tar.gz Zookeeper-- zookeeper-3.4.5.tar.gz 本系列教程所有jar包,请关注微信公众号 :Spark高级玩法,输入software获取。 Centos 6.5是本文采用的操作系统 二, 安装Zookeeper Zookeeper的单机版安装很简单。主要是配置数据
VPC为弹性云服务器构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,提升用户云中资源的安全性,简化用户的网络部署。使用弹性文件服务时,文件系统和云服务器归属于同一VPC下才能文件共享。VPC可以通过网络ACL进行访问控制。网络ACL是对一个或多个子网的访问控制策略系统,根据与子网关联的入站/出站规则,判断数据包是否被允许流入/流出关联子网。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
这几天玩了一下Python,不得不说Python真的很好用,但同时也遇到了很多坑。这里主要分享通过Python的happybase模块查询HBase的实践。因为HBase rowkey规则要依赖一个外包jar包,因此也涉及到通过jpype模块在Python中使用Java(这块也是不得已为之)。Python从小白到入门,描述不对的地方请多指出。
1)将apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz上传到Linux 2)解压apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz到/opt/module
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境,因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章:hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper,使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
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:
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:
Kylin介绍: 关于Kylin的简介网上资料有很多,就不做过多的赘述了,这里给一个中文链接: http://kylin.apache.org/cn/ 搭建步骤:
刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
Hbase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库,它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库,也就是说HBase能够利用HDFS的分布式处理模式,并从Hadoop的MapReduce程序模型中获益。这意味着在一组商业硬件上存储许多具有数十亿行和上百万列的大表。除去Hadoop的优势,HBase本身就是十分强大的数据库,它能够融合key/value存储模式带来实时查询的能力,以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。总的来说,Hbase能够让你在大量的数据中查询记录,也可以从中获得综合分析报告。
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
–HBase–HadoopDatabase,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
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
前言 由于工作需要,前段时间抽口研究了一下APM(Application Performance Management)相关技术,无论是收费的还是免费的。由于技术栈的原因,最终还是选择Pinpoint,本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。 架构图 优点 代码零侵入,运用JavaAgent字节码增强技术,只需要加启动参数即可。 搭建环境 机器 安装 功能 192.168.1.180(8080,9994,9995,9996) pinpoint+hbase pinpointweb面板、控制器以及hbas
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