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。
在看这一章之前，建议大家先去看一下snapshot的使用。可能有人会有疑问为什么要做Snapshot，hdfs不是自带了3个备份吗，这是个很大的误区，要知道hdfs的3个备份是用于防止网络传输中的失败或者别的异常情况导致数据块丢失或者不正确，它不能避免人为的删除数据导致的后果。它就想是给数据库做备份，尤其是做删除动作之前，不管是hbase还是hdfs，请经常做Snapshot，否则哪天手贱了。。。 直接进入主题吧，上代码。 public void takeSnapshot(SnapshotDescr
客户端在进行put、delete、get等操作的时候，它都需要数据到底存在哪个Region Server上面，这个定位的操作是通过HConnection.locateRegion方法来完成的。 loc = hConnection.locateRegion(this.tableName, row.getRow()); 这里我们首先要讲hbase的两张元数据表-ROOT-和.META.表，它们一个保存着region的分部信息，一个保存着region的详细信息。在《hbase实战》这本书里面详细写了查找过
在看这一章之前，建议大家先去看一下snapshot的使用。这一章是上一章snapshot的续集，上一章了讲了怎么做snapshot的原理，这一章就怎么从snapshot恢复表。 restoreSnapshot方法位于HMaster当中，这个方法没几行代码，调用了SnapshotManager的restoreSnapshot方法。 // 检查meta表当中是否存在该表 if (MetaReader.tableExists(master.getCatalogTracker(), tableNam
有很多文章讨论绑定的概念，并讲解如何使用StaticResources和DynamicResources绑定属性。这些概念使用WPF提供的数据绑定表达式。在本文中，让我们研究WPF提供的不同类型的数据绑定表达式。
离线数据分析平台实战——260用户数据ETL ETL目标 解析我们收集的日志数据，将解析后的数据保存到hbase中。 这里选择hbase来存储数据的主要原因就是： hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种数据格式的数据存储（不同event有不同的存储格式）。 在etl过程中，我们需要将我们收集得到的数据进行处理，包括ip地址解析、userAgent解析、服务器时间解析等。 ETL存储 etl的结果存储到hbase中， 由于考虑到不同事件有不同的数据格式， 所以我们将最终etl的结果保存到hbas
（2）hdfs fsck / | egrep -v ‘^.+$’ | grep -v eplica
问题导读 1.对于预分区错误，hbase使用什么功能解决？ 2.Region Normalizer的功能是什么？ 3.在什么情况下运行Normalizer 比较好？ 4.哪个版本开始有Normali
Donald E.Knuth说过一句非常著名的话，过早的优化是万恶之源。原文如下：
一，基本功能介绍 -root-表在HBase 0.9.6以后的版本被移除了。 Hbase 0.9.6以前，三个重要信息： 1，-root-表的位置存储在Zookeeper上(只会存在一个regionserver上)，内容是.meta表的存储信息 2，.meta表存储在一个regionserver上，存储的是用户的表的region信息，用户表越大，这个表的region会越多，进而会分布到不同的regionserver。 3，用户的表信息，用户表示存储在各个regionserver上。 Hbase 0.9.6以
这一章是server端开始的第一章，有兴趣的朋友先去看一下hbase的架构图，我专门从网上弄下来的。 按照HMaster的run方法的注释，我们可以了解到它的启动过程会去做以下的动作。 * 阻塞直到变成ActiveMaster * 结束初始化操作 * 循环 * 停止服务并执行清理操作* HMaster是没有单点问题是，因为它可以同时启动多个HMaster，然后通过zk的选举算法选出一个HMaster来。 我们首先来看看这个阻塞直到变成Act
腾讯云某客户的开发者反馈，大数据集群的hbase读写非常缓慢。我们使用测试程序，也复现该问题。因此，我们需要对hbase集群进行全面检测。
首先指出图片的一个错误，Hlog应该属于HRegionserver的，不应该在HRegion中。
虚拟环境启动一些特定的程序进程，这些进程在通常的主机操作系统中未执行。还有一些特定的模块被加载到进程地址空间中。
HBase 是一个面向列，schemaless，高吞吐，高可靠可水平扩展的 NoSQL 数据库，用户可以通过 HBase client 提供的 put get 等 api 实现在数据的实时读写。在过去的几年里，HBase 有了长足的发展，它在越来越多的公司里扮演者越来越重要的角色。同样的，在有赞 HBase 承担了在线存储的职责，服务了有赞用户，商品详情，订单详情等核心业务。HBase 擅长于海量数据的实时读取，但软件世界没有银弹，原生 HBase 没有二级索引，复杂查询场景支持的不好。同时因为 split，磁盘，网络抖动，Java GC 等多方面的因素会影响其 RT 表现，所以通常我们在使用HBase的同时也会使用其他的存储中间件，比如 ES，Reids，Mysql 等等。避免 HBase 成为信息孤岛，我们需要数据导入导出的工具在这些中间件之间做数据迁移，而最常用的莫过于阿里开源的 DataX。Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用 DataX 这里就显得不那么适合，因为走原生接口为了避免影响生产集群的稳定性一定要做好限流，那么海量数据的迁移就很很慢，同时数据的持续写入会因为 flush，compaction 等机制占用较多的系统资源。为了解决批量导入的场景，Bulkload 应运而生。
该机制用于数据的容错和恢复： 每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
如果重度依赖HBase，有必要对HBase源码进行深入理解,建议根据日志去找追踪源码！！！
在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。
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。
TiDB的核心架构分为TiDB、TiKV、PD三个部分，其中TiKV是一个分布式数据存储引擎用来存储真实的数据，在TiKV中又对存储区域进行了一系列的逻辑划分也就是Region，它是被PD调度的最小单元。熟悉TiDB的读者对这个结构应该了然于胸。
hbase是一个KeyValue型的数据库，在《hbase实战》描述它的逻辑模型【行键，列族，列限定符，时间版本】，物理模型是基于列族的。但实际情况是啥？还是上点代码吧。 HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor("test"); //日志flush的时候是同步写，还是异步写 tableDesc.setDurability(Durability.SYNC_WAL); //MemStore大
1. 概要设计 主要思路： 为每个DataTable创建一个与之对应的IndexTable，通过各种途径，保证IndexTable Region与DataTable Region一一对应，并且存储在同一个RegionServer上，存储结构如图所示。最终要实现的效果是，每个IndexTable Region是对应的DataTable Region的局部索引，使用索引进行查询时，将对每个IndexTable Region进行检索，找出所有符合条件的DataTable RowKey，再根据DataTabl
sib是以gidevice为底层实现的iOS调试工具，因为go语言特性，编译好的二进制文件可以直接运行，所以不需要额外配置python环境或者go环境，直接下载3M左右的包解压就可以使用啦！sonic组织也在持续参与建设gidevice。当前迭代了数月，到达了1.1.2版本，基础功能如下：
Hbase的访问方式 1、Native Java API：最常规和高效的访问方式； 2、HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用； 3、Thrift Gateway：利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据； 4、REST Gateway：支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制； 5、MapReduce：直接使用MapReduce作业处理Hbase数据； 6、使用Pig/hive处理Hbase数据。
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+
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
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。
2、管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegion Server退出时迁移其负责的HRegion到其他HRegionServer上。
先上一张图讲一下Compaction和Split的关系，这样会比较直观一些。 Compaction把多个MemStore flush出来的StoreFile合并成一个文件，而Split则是把过大的文件
Compaction把多个MemStore flush出来的StoreFile合并成一个文件，而Split则是把过大的文件Split成两个。
随着云计算的普及，越来越来的业务会选择上云，上云的第一步往往就是云资源的选购，选购云资源时（尤其是IaaS），通常都必须先选择地域Region和可用区AZ，那么我们应该如何选择呢？这两个概念与日常所说的数据中心又有什么区别呢？
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。
本文根据网易杭州研究院技术专家范欣欣在中国HBase技术社区第3届 MeetUp 杭州站分享的《网易HBase实践》编辑整理而成。
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。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式 NOSQL 数据库。
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
https://github.com/sgp2004/JavaTools 代码地址 HBase客户端的行锁会对相同rowkey的读写造成很大影响，同一个进程并发更新rowkey的计数有可能造成阻塞(场景 热门短链点击增加 热门微博评论数). 例如一个线上问题： 转发微博 抱歉，此微博已被作者删除。查看帮助：http://t.cn/zWSudZc | 转发| 收藏| 评论 所有被删除的微博里短链被引用的计数要减一，结果因为微博内容删除，只剩一个帮助短链，计数都减到帮助短链里，导致服务器响应缓慢 分析行锁关
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。
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。
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”。
为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
前言 最近在跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hb
HBase是一种Hadoop数据库，经常被描述为一种稀疏的，分布式的，持久化的，多维有序映射，它基于行键、列键和时间戳建立索引，是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台。HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型，不用SQL语言，也不强调数据之间的关系。HBase被设计成在一个服务器集群上运行，可以相应地横向扩展。
本文整理匯總了Java中com.lmax.disruptor.RingBuffer.publish方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Java RingBuffer.publish方法的具體用法？Java RingBuffer.publish怎麽用？Java RingBuffer.publish使用的例子？那麽恭喜您, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類com.lmax.disruptor.RingBuffer的用法示例。
即按天分表，一天的数据存放于一张表中，rowkey 采用随机值，不需要有特定规律，尽可能的散列。
最近在逐步跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
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