每天写入量巨大，而相对读数量较小的应用，不需要复杂查询条件来查询数据的应用，HBase只支持基于rowkey的查询
Hbase的数据备份策略有： （1）Distcp （2）CopyTable （3）Export/Import （4）Replication （5）Snapshot 下面介绍这几种方式： （一）Distcp（离线备份） 直接备份HDFS数据，备份前需要disable表，在备份完成之前 服务不可用对在线服务类业务不友好 （二）CopyTable（热备） 执行命令前，需要创建表，支持时间区间、row区间，改变表名称，改变列簇名称，指定是否copy删除数据等功能，例如： 三、Export/Import（热备+离线）
我们常常会碰到需要迁移HBase数据的场景，当一个HBase集群运行较长时间后，往往数据量都会很大，HBase集群往往支撑的都是线上的业务，不像跑批的Hive/Spark集群，不能随便停机。HBase默认提供import/export方法支持备份和还原，而且支持增量，但是因为是使用HBase的API导出和还原数据，对RegionServer的压力会很大，往往会影响旧集群的在线业务。
kylin 本身提供了如何清理垃圾数据的操作，在这里要注意一点就是元数据的清理要做好备份准备，同时kylin也提供了元数据备份的操作。
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
本篇文章就概念、工作机制、数据备份、优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin。
在Hadoop集群中，数据文件是以Block的方式存储在HDFS上，而HDFS上数据的名称，副本存储的地址等都是通过NameNode上的元数据来保存的。Hive的数据库和表的数据也是保存在HDFS中，而Hive的元数据metastore则保存在关系型数据库中。这些文件和数据如果丢失或者损坏，都会导致相应的服务不可用，Hadoop集群可以启用某些组件和服务的高可用或者备份，来应对可能出现数据损坏问题。但是在集群需要迁移，集群需要扩容或者缩容，或者其他情况，集群可能会面对数据安全风险的时候，我们可以通过主动备份这些数据，来保证数据安全。本文主要讲述如何备份NameNode元数据，如何备份MariaDB元数据库，如何备份HDFS中的数据，以及如何从这些备份中恢复。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据，如果一家公司的数据量超过100T，且能通过数据产生新的价值，基本可以说是大数据公司了 。起初，一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS，后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘，该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展，数据量在不断地增大，其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求，只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES，再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
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：
WAL(Write Ahead Log)预写日志，是数据库系统中常见的一种手段，用于保证数据操作的原子性和持久性。
Transwarp Data Hub（TDH） 是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。8种异构存储引擎可以支持包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序等在内的10种数据模型。存算解耦特性支持弹性扩展，让资源配置更灵活。
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。
本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets、explain、Cassandra、Redis。 希望大家会喜欢！
2) 定时备份NameNode上的元数据 每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。
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。
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
用户可以在MRS Manager界面上配置监控指标数据对接参数，使集群内各监控指标数据通过FTP或SFTP协议保存到指定的FTP服务器，与第三方系统进行对接。FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。MRS Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据，采集的周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
在大数据产业近十年潮起潮落的变迁中，有一座穿越迷雾的灯塔，驱散了人们对数据应用的疑虑，照亮了数据价值回归的征程。
Cloudera Replication Manager（以下简称为 RM,旧版本的CM中简称为BDR）为数据迁移提供了一个集成式的易用管理解决方案，通过界面化的方式可以非常便捷的定义不同集群之间的数据复制操作 ，本文主要介绍如何配置及使用RM进行HDFS和Hive 复制
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
作为一名长期关注并实践HBase技术的博主，我深知其在大数据领域尤其是NoSQL数据库中的独特价值及其在面试中的重要地位。本文将深入探讨HBase的关键技术、实战应用，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的HBase技术功底。
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
namenode中的元数据非常重要，如丢失或者损坏，则整个系统无法使用。因此应该经常对元数据进行备份，最好是异地备份。
在这篇博客文章中，我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
物理上来说，HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是：Region server，HBase HMaster，ZooKeeper。
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档，可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
中通快递业务的规模目前是世界第一，是第一个达成年百亿业务量的快递企业，在 2019 年的双十一更是完成了订单量超过 2 亿的佳绩。中通科技是中通快递旗下的互联网物流科技平台，拥有一支千余人规模的研发团队，秉承着“互联网+物流”的理念，与公司的战略、业务紧密的衔接，为中通生态圈的业务打造全场景全链路的数字化平台服务。
导读：互联网的迅猛发展使得数据不再昂贵，而如何从数据中更快速获取价值变得日益重要，因此，数据实时化成为了一个大趋势。越来越多的业务场景需要实时分析，以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果，从而提高业务效率，带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。
从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。
最近在网上看到一篇很好的讲 HBase 架构的文章（原文：https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/），简洁明了，图文并茂，所以这里将其翻译成中文分享。图片引用的是原文中的，技术性术语会尽量使用英文，在比较重要的段落后面都会加上我个人理解的点评。
相对于传统的关系型数据库，redis是另一种非关系型数据库，想要掌握redis则需要理解nosql概念以及认知redis相关事项。
NoSQL：一类新出现的数据库(not only sql) 泛指非关系型的数据库 不支持SQL语法 存储结构跟传统关系型数据库中的那种关系表完全不同，nosql中存储的数据都是KV形式 NoSQL的世界中没有一种通用的语言，每种nosql数据库都有自己的api和语法，以及擅长的业务场景 NoSQL中的产品种类相当多： Mongodb Redis Hbase hadoop Cassandra hadoop NoSQL和SQL数据库的比较： 适用场景不同：sql数据库适合用于关系特别复杂的数据查询场景，nos
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。
关系数据库的全称是 Relational Database Management System，简称叫 RDBMS。
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。
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 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外，根据一些生产系统的需要，此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护，从而保证数据不丢以及系统的容错。然而，很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾，为什么需
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
建议每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
场合：由于线上和测试环境是分离的，无法在测试环境访问线上库，所以需要将线上的hbase表导出一部分到测试环境中的hbase表，这就是本文的由来。
2020年2月23日19点，国内最大精准营销服务商微盟出现大面积系统故障，旗下300万商户线上业务全停，商铺后台所有数据被清。始作俑者是一位运维，在生产环境数据库删库，而刚上市不久的微盟就因此遭受巨大的损失，2月23日宕机以来，市值蒸发30亿港元。最贵的安全事件。数据中台咋防止类似事件？
Redis持久化的取舍和选择 持久化的作用 什么是持久化 redis所有数据保持在内存中,对数据的更新将异步地保存到磁盘上。 持久化的实现方式 快照(eg. Mysql Dump、Redis Rdb) 写日志(eg. Mysql Binlog、Hbase Hlog、Redis AOF) RDB 什么是RDB RDB是Redis内存到硬盘的快照 ,用于持久化。 redis内存数据通过创建RDB文件到硬盘(二进制) redis启动时硬盘中的RDB文件(二进制)载入到内存 触发机制-主要三种方式 sav
在现代应用开发中，异步处理和数据备份是两个非常重要的功能。异步处理可以提高应用的响应速度和效率，而数据备份则可以保护数据免受丢失。本文将介绍如何在 Spring Boot 中实现异步处理和数据备份，并通过一个实战案例演示其实现过程。
从事DBA的行业也有两年多了，在数据备份上无论是理论和实践上，都积累了一些经验，恰逢这两天又出现一些数据备份方面的问题，这里，我将之前遇到过的数据备份方法简单做个整理。
从费用到产品功能，在为企业选择正确的云到云备份技术，以及供应商时，有很多需要评估的方面。 将IT资源迁移到云上的副作用之一是备份通常会变得更加困难。这在软件即服务云上更是如此，因为通常根本无法以企业备
企业业务部署在云上，借助云平台的能力，企业几乎“零”成本拥有同地域数据备份的能力。即使云平台在建设数据中心之前，会遵循机房建设标准来选址，但是对于极端情况自然灾害，例如地震，台风等等，对同地域备份安全能力有非常大的风险，因此本文重点阐述腾讯云对异地数据冷备解决方案。
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