Coprocessors 之前我们的filter都是在客户端定义,然后传到服务端去执行的,这个Coprocessors是在服务端定义,在客户端调用,然后在服务端执行,他有点儿想我们熟悉的存储过程,传一些参数进去,然后进行我们事先定义好的操作,我们常常用它来做一些比如二次索引啊,统计函数什么的,它也和自定义filter一样,需要事先定好,然后在hbase-env.sh中的HBASE_CLASSPATH中指明,就像我的上一篇中的写的那样。 Coprocessors分两种,observer和endpoint
本来这个内容是不单独讲的,但是因为上一个页面太大,导致Live Writer死机了,不能继续编辑了,所以就放弃了 这里要讲的是自定义filter,从FilterBase继承 public class CustomFilter extends FilterBase { private byte[] value = null; private boolean filterRow = true; public CustomFilter() { super();
出于中通业务场景的特殊性,我们需要大量的回刷7-15天的数据,如果全部用离线抽取的方式,会给业务系统带来巨大压力,所以利用Hbaserowkey更新的特性,来存储业务数据的历史更新,每天ETL的任务需要大量从Hbase拉取数据,ETL任务需要扫描过滤近百亿数据。
这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了,而且两款产品都通过字节码注入的方式,实现了对代码完全无任何侵入,他们的对比信息如下:
为了避免第三方非法访问我们的重要数据,我们可以给HBase配置加密算法,目前HBase只支持使用aes加密算法,用于保护静态的HFile和WAL数据。
通过表结构可以发现,只要维度id确定了,那么 new_install_users 也就确定了。
Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down)。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
比如monogodb, es 里面叫做 shard; hbase叫region, cassdra叫vnode;
Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类:
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库,与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
Hbase默认只支持对行键的索引,那么如果需要针对其它的列来进行查询,就只能全表扫描了。表如果较大的话,代价是不可接受的,所以要提出二级索引的方案。网上的实现方法很多,华为,360等公司都有自己的方案,其中华为的已经开源,但是貌似对源码改动较大,新手不容易接受,所以没有选择它们。而其它的像利用Phoenix,solr等外部框架构建索引对Hbase的学习并没有太大的帮助。综上所述,我使用了Hbase自带的Cprocessor(协处理器)来实现。
Hbase提供了跨集群的数据同步方式Replication,可通过自定义Replication Endpoint,把消息写入kafka,先来了解Hbase Replication集群之间进行复制同步的过程,整体数据复制流程如下图:
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 ---- 在前面的文章Fayson也介绍了一些关于Flume的文章《非Kerberos环境下Kafka数据到Flume进Hive表》、《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》、《如何在Kerberos环境使用Flume采集Kafka数据并写入HDFS》和《如何使用Flume采集K
最简单的方式,就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果:如果程序是独立运行的,就返回一个本地执行环境;如果是创建了 jar包,然后从命令行调用它并提交到集群执行,那么就返回集群的执行环境。也就是说,这个方法会根据当前运行的方式,自行决定该返回什么样的运行环境。
自从Flink出了FlinkCDC之后,我们对数据库日志的采集就变得方便了许多了,除去了MaxWell、Cannel、OGG等第三方组件的繁琐配置,目前实现CDC有两种方式:HQL实现 和 DataStreamAPI实现(推荐)。
为了更好地发展业务,每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能。
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性:具有容错性,在节点故障导致丢失或者分区损坏,可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储,分布式计算(分布式执行) 数据集:传统意义上的数据集,不过这个数据集不是真实存在的,只是一个代理,正真数据集的获取 需要通过Task来或者 RDD 真正意义上不存储数据,只是代理,任务代理,对RDD的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍: 1. 分区列表(分区有编号,分区中包含的切片迭代器) 2. 提供了切片的计算入口函数(RDD具有一些列的函数(Trans/Action)) 3. 其他RDD的一系列依赖(一个RDD 可以依赖于其他RDD) 4. (可选) 分区RDD (一个RDD也可以是一个分区RDD,可以对分区RDD进行处理) 5. (可选) 对RDD提供了一系列的计算函数 (RDD提供了对一些了切片的首选执行方法) RDD 有俩类函数,transformations (懒加载)/Action(立即执行) transformations 与Action最明显的区别在于: 1. transformations 为懒函数,action是实时函数 2. transformations 执行完毕后任然为RDD ,但是Action 执行完毕为 scala数据类型。 transformations函数为懒加载函数,调用该函数时函数不会立即执行,只记录函数执行操作,相当于pipeline,只是定义了RDD的执行过程,只有当Action函数出发以后,才会调用前面的Transformation。 Action函数为实时函数,执行了就会通过Master下发Task任务到Worker端,执行相应的处理。 transformations类函数:此类函数只会记录RDD执行逻辑,并不正真下发任务执行数据处理 函数列表:
1 - A list of partitions 2 - A function for computing each split 3 - A list of dependencies on other RDDs 4 - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 5 - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
(一)Hbase协处理器的前世今生 Hbase是仿照Google的BigTable设计的,而其协处理器也是仿照BigTable的协处理实现完成的,具体链接可 参考:http://research.google.com/people/jeff/SOCC2010-keynote-slides.pdf (二)什么是Hbase协处理器(Coprocessors )? Hbase的协处理器在Hbase中属于高级的应用功能,它可以让开发者自定义的代码在服务器端执行,来完成特定的一些功能。 (三)为什
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。
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
MapReduce早已经对接了HBase,以HBase作为数据源,完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位,无论跑批,流处理,甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
Logstash logstash基于JRuby实现,可以跨平台运行在JVM上 优点 主要的优点就是它的灵活性,这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。
Spark Streaming是在2013年被添加到Apache Spark中的,作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。
在之前的这篇博文《Cloudera 复制插件为Hbase启用平台复制》中,我们提供了Cloudera Replication Plugin的高级概述,解释了它如何通过很少的配置实现跨平台复制。在这篇文章中,我们将介绍如何在 CDP 集群中应用此插件,并解释该插件如何在不共享相互身份验证信任的系统之间启用强身份验证。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
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
三、在Cloudera Manager中添加Phoenix服务(前提是已经安装了HBase服务)
在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗。大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录)。
当JanusGraph部署在具有多个存储后端实例的集群上时,图将被分区存储在这些后端实例上。
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能? 2.监控粒度更细如何自定义实现? 3.哪些监控软件可以自定义? 企业转型大数据,随着发展,可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况;遇到问题,该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况,各自暂用内存、磁盘、网络使用等,都可能是我们想获取的。由于监控软件,粒度比较粗,想定制监控内容,该如何定制,获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样,经常有些初学者想了解或则提问,我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途,大家可以选择
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前,首先回顾一下HBase的特点:分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[],主要用来处理结构化和半结构化数据,底层数据存储基于hdfs。
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表,通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件,这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表,这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说,给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下,没有索引组件的设计(例如:Apache Hive ACID)可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
•MapReduce写入Hbase原理:封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
在这篇文章中,我们看一下 HBase Java 客户端 API 如何使用。HBase 用 Java 编写,并提供 Java API 与之通信。客户端 API 提供了DDL(数据定义语言)和DML(数据操作语言)语义,这与我们在关系数据库中的语义非常相似。因此,我们学习一下如何使用 HBase 的 Java 客户端 API 对 HBase 表进行 CRUD 操作。
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
其中 olap_model_6607769716595835175.json 内容如下:
Cloudera数据平台(CDP)私有云是用于集成分析和数据管理的最全面的本地平台。它结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise Plus的优点,并为数据中心带来了用于数据管理和分析的最新最好的开源技术。
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。
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客,为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品,支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据,已应用于数百家企业生产,也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase,上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理,但这次有所不同,这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理,简单的使用Google查询了一下,发现实现方式还是比较简单的,用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。 基础软件版本如下: 直接上代码如下: 上面的少量代码,已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据,然后统计出数量最后输出,当然上面只是一个简单的例子,重要的是能把hbase数
1.The node /hbase is not in ZooKeeper. It should have been written by the master. Check the value configured in 'zookeeper.znode.parent'.
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
某天临时被当成壮丁拉去参加一个非常牛逼的应用监控平台(后续会开源),然后大佬就给我派了一个任务,要将项目中的查询性能优化 50 倍以上,大佬对我如此地寄予厚望,我怎么能让大佬失望呢(虽然我内心瑟瑟发抖)?于是我就开始了这段性能优化之旅。
如果遇到该情况,首先前往 /var/log/ambari-agent/ambari-agent.log 查看日志输出。
对于集群,服务,角色和主机,你都可以查看与之相关的各种指标的图标的仪表盘。虽然对于不同实体的指标显示是不一样的,但是基本功能都是一样的。
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