问题一：使用自己搭建的zookeeper集群而不使用hbase自带的zookeeper解决办法？
启动hbase时问题列表： 1 查看hbase-hadoop-master-ubuntu118.log，发现其中的错误为 2012-09-02 22:59:58,099 INFO org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseRpcMetrics: Initializing RPC Metrics with hostName=HMaster, port=60000 2012-09-02 22:59:58,217 ERROR org.apache.hadoop.hbase.master.H
2012年11月28日 出现故障，" Unable to get data of znode /hbase/root-region-server" 问题比较诡异，两个机房，只有一个机房故障，5台服务器相续故障，错误日志相同。使用的HBase客户端版本为0.94.0 1）分析步骤： 1 jstack jmap 查看是否有死锁、block或内存溢出 jmap 看内存回收状况没有什么异常，内存和CPU占用都不多 jstack pid > test.log pid: Unable to open socket f
线上最近通过日志系统发现某BU的服务里HBase某时间段内有几十次如下这样的报错，error发生在同一个表的查询上，而业务对该表的查询仅限于点查询：
参与方式：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
1. 官方HBase-MapReduce 1．查看HBase的MapReduce任务的执行 [bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/hbase mapredcp 上图标记处为
在hudi中，hbase可以作为索引数据的存储，hudi默认使用的hbase版本为1.2.3。
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。 如报的错误大致如下： Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java
以上两个算子分别是基于Hadoop新版API和hadoop旧版API实现的，大部分代码都一样，需要注意的是新版API使用中Job类，旧版API使用JobConf类，另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下，而旧版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapred下
本文节选自《Netkiller Database 手札》 第 62 章 Apache Hbase 目录 62.1. 安装 Apache Hbase 62.1.1. 单机安装 62.2. Hbase S
spark向hbase写入数据时抛出的报错，实现代码转：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105969665
第10章 HBase：Hadoop数据库 10.6 HBase API (新特性) 本节所有代码可以从https://github.com/ihadron/hbase.git下载。 10.6.1 HB
之前我们介绍了HBASE的存储机制，HBASE存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质，HBASE的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹，文件夹名是以HBASE表的名字来命名（如果没有使用命名空间，那么默认是在default目录下）。在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹，而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的，每个列族中存储的就是实际的数据，以HFile的形式存在。
先计数单词数量存到hdfs文件上，这个是以前的就做过的 package com.my.myhnase.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; i
01.hbase(main):004:0> snapshot 'booking', 'booking-snapshot-20140912' 02. 03.ERROR: org.apache.Hadoop.hbase.snapshot.HBaseSnapshotException: Snapshot { ss=booking-snapshot-20140912 table=booking type=FLUSH } had an error. Procedure booking-snapshot-20140912 { waiting=[hbase1.data.cn,60020,1407930968832, hbase45.data.cn,60020,1408609189376, hbase23.data.cn,60020,1407930978740, hbase37.data.cn,60020,1408608587411, hbase46.data.cn,60020,1408609190515, hbase6.data.cn,60020,1407930958926, hbase44.data.cn,60020,1408609188252, hbase7.data.cn,60020,1407930960021, hbase49.data.cn,60020,1408609193897, hbase47.data.cn,60020,1408609191647, hbase21.data.cn,60020,1407930976874, hbase39.data.cn,60020,1408608669063, hbase13.data.cn,60020,1407930966976, hbase15.data.cn,60020,1407930969235, hbase19.data.cn,60020,1407930973863, hbase16.data.cn,60020,1407930971152, hbase18.data.cn,60020,1407930972762, hbase43.data.cn,60020,1408609187126, hbase12.data.cn,60020,1407930966365, hbase10.data.cn,60020,1407930963512, hbase3.data.cn,60020,1407930955378, hbase11.data.cn,60020,1407930965112, hbase24.data.cn,60020,1407930979654, hbase2.data.cn,60020,1407930954308, hbase9.data.cn,60020,1407930962354, hbase38.data.cn,60020,1408608663894, hbase40.data.cn,60020,1408608674240, hbase41.data.cn,60020,1408609184867, hbase4.data.cn,60020,1407930956670, hbase36.data.cn,60020,1408608406292, hbase17.data.cn,60020,1407930972505, hbase35.data.cn,60020,1408607982898, hbase20.data.cn,60020,1407930974993, hbase48.data.cn,60020,1408609192763, hbase22.data.cn,60020,1407930978159, hbase8.data.cn,60020,1407930961333] done=[] } 04. at org.apache.hadoop.hbase.master.snapshot.SnapshotManager.isSnapshotDone(SnapshotManager.java:342) 05. at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.isSnapshotDone(HMaster.java:2905) 06. at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java:40494) 07. at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2012) 08. at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunne
1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看
转自：http://www.aboutyun.com/thread-14977-1-1.html 最近公司HBase(CDH-4.6.0)遇到了一个麻烦问题，觉得有必要记录下整个解决的过程。
HBase索引主要用于提高Hbase中表数据的访问速度，有效的避免了全表扫描，HBase中的表根据行健被分成了多个Regions，通常一个region的一行都会包含较多的数据，如果以列值作为查询条件，就只能从第一行数据开始往下找，直到找到相关数据为止，这很低效。相反，如果将经常被查询的列作为行健、行健作为列重新构造一张表，即可实现根据列值快速定位相关数据所在的行，这就是索引。显然索引表仅需要包含一个列，所以索引表的大小和原表比起来要小得多，如图4-14给出了索引表与原表之间的关系。从图可以看出，由于索引表的
当我把hadoop、hbase安装配置（具体参考这里）好了之后，启动hbase的shell交互模式，输入命令却出现了下面这样的错误： ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢，Master为什么没有启动起来呢？ 查看logs目录下的Master日志，发现有以下信息： 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.
1、下载 http://flume.apache.org/download.html http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.8.0/ap
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
Caused by: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.<init>()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.translateException(RpcRetryingCaller.java:229) at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java:202) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.call(ClientScanner.java:326) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.nextScanner(ClientScanner.java:301) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.initializeScannerInConstruction(ClientScanner.java:166) at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.<init>(ClientScanner.java:161) at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.getScanner(HTable.java:794) at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate$1.doInTable(HbaseTemplate.java:132) at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate.execute(HbaseTemplate.java:61) ... 75 more 首先确认，Stopwatch在google的guava包下，果断开始查guava，发现项目里有两个版本的guava，删除一个，保留与当前hbase版本匹配的另一个，运行成功。
ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢，Master为什么没有启动起来呢？ 查看logs目录下的Master日志，发现有以下信息： 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown. org.apache.hadoop
java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:567) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$Se
这是几个月前遇到的一次HBase集群宕机事件，今天重新整理下事故分析报告。概况的说是业务方的一个10节点HBase集群支撑百TB级别的数据量，集群region数量达 23000+，最终集群支持不住业务压力，带来了一次惨痛的宕机事件。
本文目的是介绍使用C++如何操作HBase。从HBase 0.94开始，HBase新增thrift2，本文只介绍和讨论thrift2相关的。hbase-1.1.2使用的thrift估计是thrift-0.9.0版本。
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
follow all steps in hadoop-3.1.3 cluster setup on linux
测试环境，hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。但是hbase在master启动的过程中，只要hdfs上有/hbase目录
修改 hbase-site.xml 文件 <property> <name>hbase.superuser</name> <value>hbase</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController,org.apache.hadoop.hbase.secur
大数据的场景下，NoSql型数据库的优势不言而喻，但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台，大多语焉不详，至于Windows平台介绍的东西就更少了，而且大多无法运行。本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍。另外基于Thrift实现的Windows版本Hbase客户端库也做了封装，有需要的可以留言索取。
添加数据之前先 create table create 'student','cmf1','cmf2','cmf3' 1、RDD[(String,String)]类型添加 package com.xtd.hbase import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.{CellUtil, HBaseConfiguration} import org.apache.hadoop.hbase.io
伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色，HMaster、HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟。
如果HBase thrift2报：“TIOError exception: Default TException”， 这个可能是因为操作的表不存在，不一定是网络或磁盘操作异常。 HBase Thrift2偷懒了，所有异常被统一成了TIOError和TIllegalArgument两个异常， 导致调用者无法区分，而且出错信息也没能很好的带过来，增加了定位工作量。 在HBase client中为如下一个继承关系： public class TableNotFoundException extends DoNotRetryIOException public class DoNotRetryIOException extends HBaseIOException public class HBaseIOException extends IOException HBase master相关日志： 2017-05-27 17:20:42,879 ERROR [thrift2-worker-7] client.AsyncProcess: Failed to get region location org.apache.hadoop.hbase.TableNotFoundException: ABCDE at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionManager$HConnectionImplementation.locateRegionInMeta(ConnectionManager.java:1285) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionManager$HConnectionImplementation.locateRegion(ConnectionManager.java:1183) at org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncProcess.submit(AsyncProcess.java:422) at org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncProcess.submit(AsyncProcess.java:371) at org.apache.hadoop.hbase.client.BufferedMutatorImpl.backgroundFlushCommits(BufferedMutatorImpl.java:245) at org.apache.hadoop.hbase.client.BufferedMutatorImpl.flush(BufferedMutatorImpl.java:197) at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.flushCommits(HTable.java:1461) at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.put(HTable.java:1017) at org.apache.hadoop.hbase.thrift2.ThriftHBaseServiceHandler.put(ThriftHBaseServiceHandler.java:243) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor2.invoke(Unknown Source)
编写MapReduce程序，把"student"表中"info"列族下的"name"那一列抽取出来，存入新HBase表"student_extract"中，要求"student_extract"表中只有"info"这个列族，"info"这个列族下只有"name"这个列
确保机器可以正常访问Internet，如能正常访问https://repo.maven.apache.org等，如果是代理方式则需要设置好eclipse和maven的网络配置。
在做spark连接Hbase的时候，总会蹦出一些问题。总结起来就是各种类的找不到。 如：org/apache/hadoop/hbase/CompatibilityFactory没有找到类， E xception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/client/Scan 如此等等。 这些问题的核心还是没有正确加载Hbase所需要的库。 而Hbase中的一些库存在的会与spark中有一些版本
HBaseAdmin(Admin):管理表（创建，删除） HTableDescriptor:表描述器，用于创建表 HColumnDescriptor:列描述器（构建列族）
Hbase 安装 这里我使用docker安装，就直接给出命令了 首次启动 输入下列命令 docker run -d -h myhbase -p 2181:2181 -p 8080:8080 -p 8085:8085 -p 9090:9090 -p 9095:9095 -p 16000:16000 -p 16010:16010 -p 16201:16201 -p 16301:16301 --name hbase harisekhon/hbase 这里设置的hbase的主机名为myhbase d 后续启动，输
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 ---- Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》，《如何在CDH中使用Phoenix》和《如何使用Phoenix在CDH的HBase中创建二级索引》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，如何在CDH5.11.2中安装和使用Phoenix4.
目前的eclipse-javee版本已经自带maven插件了 winows-preferences-左边maven可以看到安装好的maven
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
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。
大家在使用HBase的过程中，总是面临性能优化的问题，本文从HBase客户端参数设置的角度，研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题。事实胜于雄辩，数据比理论更有说服力，基于此，作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验，希望大家用自己的服务器跑出的结果，给自己一个值得信服的结论。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
导语：本文细致而全面地讲解使用flume输出数据到HBase的三种不同 Flume-Hbase-Sink 之间的差异性，以及技术细节。并且透彻而全面地总结了不同版本flume和HBase之间的兼容性问题。 为了更加详细说明三种不同hbasesink的差异性，本文在附录附上详细的源码解读。
很多时候，我们需要将外部的数据导入到HBase集群中，例如：将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API，通过put方式可以将数据写入到HBase中，我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点，就是需要与HBase连接，然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接，以及接受来自客户端的操作，会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时，在需要将海量数据写入到HBase时，通过Bulk load（大容量加载）的方式，会变得更高效。可以这么说，进行大量数据操作，Bulk load是必不可少的。
http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kylin/apache-kylin-2.3.0/apache-kylin-2.3.0-hbase1x-bin.tar.gz
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