Hadoop版本: cdh5.0.1(manmual安装,未安装cloudera-manager相关)
是。Apache Phoenix用于OLTP(在线事务处理)用例,而不用于OLAP(在线分析处理)用例。虽然,您可以使用Phoenix进行实时数据提取,并将其作为主要用例。
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:
本文承接上一篇:hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机) ,主要是搭建HBase的单机环境
http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kylin/apache-kylin-2.3.0/apache-kylin-2.3.0-hbase1x-bin.tar.gz
摘要:本文介绍了在 Dinky 中扩展 Phoenix 的 Flink 连接器使用分享。内容包括:
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型,它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务,然后并行计算,具有可扩展,高容错,高吞吐,实时性高等一系列优点,在某些场景可达到与Storm一样的处
HBase 中的行按行键按顺序排序。这种设计优化了扫描(scan),允许您将相关的行或彼此靠近的行一起读取。但是,设计不佳的行键是 hotspotting 的常见来源。当大量客户端通信针对群集中的一个节点或仅少数几个节点时,会发生 Hotspotting。此通信量可能表示读取、写入或其他操作。通信量压倒负责托管该区域的单个机器,从而导致性能下降并可能导致区域不可用性。这也会对由同一台区域服务器托管的其他区域产生不利影响,因为该主机无法为请求的负载提供服务。设计数据访问模式以使群集得到充分和均匀利用非常重要。
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据,只有以下三种方式:
日前,Apache Kylin 社区宣布,Apache Kylin v2.5.0 正式发布。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表,Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
图数据库JanusGraph介绍及使用(一):简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统,它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。
1.Hadoop是一个开源分布式计算平台,以HDFS(Hadoop Distributed Filesystem,Hadoop分布式文件系统)和MapReduce为核心,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
安装 HBase 之前默认我们已经完成了 Hadoop、ZooKeeper 安装,如果还没有安装可以参考如下博文:
我们在使用HBase的时候,必须要能够清楚HBase服务端的性能,这对HBase的合理使用以及性能调优都非常重要,所以一般在使用HBase之前,建议做一些必要的基准性能测试,其中,读写P99/P999延时就是一项衡量HBase性能的关键指标。本文首先介绍下HBase自带的性能测试工具——PerformanceEvaluation的使用,然后通过它压测下HBase读写路径P999延时情况。
建议在 /app/zookeeper,因为在启动时,会有相关日志产生
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
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
Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据,并作为消息缓冲组件为上游实时计算框架提供可靠数据支撑,Spark 1.3版本后支持两种整合Kafka机制(Receiver-based Approach 和 Direct Approach),具体细节请参考文章最后官方文档链接,数据存储使用HBase
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:
使用 knox 进行正向和反向代理,并且进行一些权限认证,使用起来很方便,特别是对于 NiFi 的相关权限认证(ldap),所以本章节讲下我使用 knox 代理的服务,以及相关的一些配置选项。
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP(在线事务处理)用例,而不是 OLAP(在线分析处理)用例。不过,您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
本文介绍了如何在Docker中搭建集群环境,并使用Hadoop和HBase进行实战演示。包括详细的搭建过程、配置和启动HDFS、HBase、Zookeeper等组件,以及使用Docker Compose一键启动所有服务。同时,还介绍了如何基于Zookeeper进行分布式协调,以及如何使用HBase Shell进行操作。
完全分布式 HBase 集群的运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop,在前一篇中已经详细介绍了他们的安装部署及运行,参见“基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓(1)—— Hadoop HA 安装部署”。本篇继续介绍在相同主机环境下安装配置完全分布式 HBase 集群。
行存储和列存储,是数据库底层组织数据的方式。(和文档型、K-V 型,时序型等概念不在一个层次)
在前面的文章里,介绍过 HBase 的入门操作知识,但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
一般在对 HBase 做选型之前,还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括,可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
搜索引擎现在是用得越来越多了,比如我们日志系统中用到的 ELK 就用到了搜索引擎 Elasticsearch(简称 ES)。
Spark的运算操作有两种类型:分别是Transformation和Action,区别如下: Transformation:代表的是转化操作就是我们的计算流程,返回是RDD[T],可以是一个链式的转化
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 下面是单机安装采坑记,直接上配置和问题解决。 找一台干净的机器,把hadoop hive hbase从原有节点分别拷贝一份,主要目的是配置文件,可以不在kylin所在机器启动相关进程。 开源版本搭建,非整合HDP和CDH。 个别问题解决参考其他博客。 官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决,所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。
截至到目前 (2019.04),HBase 有两个主要的版本,分别是 1.x 和 2.x ,两个版本的 Java API 有所不同,1.x 中某些方法在 2.x 中被标识为 @deprecated 过时。所以下面关于 API 的样例,我会分别给出 1.x 和 2.x 两个版本。完整的代码见本仓库:
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据,而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈,CPU难以通过纵向优化来提升性能,所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此,开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
此版本保留与 0.14.0 版本相同的表版本 (6),如果从 0.14.0 升级,则无需升级表版本。有一些模块和 API 更改以及行为更改,如下所述,用户在使用 0.15.0 版本之前应采取相应的操作。
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。
大数据生态发展数年,各种组件版本迭代升级在所难免。组件之间、不同版本之间的适配整合升级,尤为重要。本文主要讲述当前火热的数据湖方案Spark+Hadoop+Hudi+Hive的适配整合案例总结。详细的组件版本信息如下:
北京时间2018年12月19日,Cloudera正式发布Cloudera Enterprise 6.1.0,上次发布CDH6.0是8月30日,差不多过去了3个多月的时间,参考Fayson之前的文章《Cloudera Enterprise 6正式发布》。从CDH6.0到CDH6.1是一次minor version的更新,但更新内容较多,在开始接下来的细化功能讨论前,我们先看看几项重点更新的内容:
最近比较流行的段子是调侃搜狗CEO王小川,说他终于可以找女朋友了,因为之前王小川曾说过,搜狗不上市,就不找女朋友,搜狗终于宣布要赴美IPO了。 王小川最出名的是三级火箭理论,所谓的三级火箭,相信很多人都有所耳闻,依靠输入法的优势,提高浏览器的安装量,进而向用户推销自家的搜索引擎,然并卵,这个理论和绑定流氓软件的思路差不多。其实搜狗之所以能活下来,依靠的是腾讯的加持,包括QQ浏览器,以及移动端的微信一系列APP的流量导入。 不说搜狗,讲讲搜狗干的活,就提到了很有意思的东西,搜索。不得不说,这个东西牛逼,成就了
本文探讨了Linux运维工程师必须掌握的关键技能,以满足不断增长的技术需求。涵盖了操作系统管理、网络配置、安全性、脚本编程等方面的技能要求,旨在为Linux运维工程师提供指导,并帮助他们在竞争激烈的IT行业中脱颖而出。
我们最近的博客讨论了从传统平台到 CDP 私有云基础的四种途径。在本博客和随附的视频中,我们将深入探讨运行从 CDH5 或 CDH6 到 CDP 私有云基础的就地升级的机制。整体升级遵循如下所示的七个步骤。
说来有点惭愧,作为一个日常最爱闲逛 Github 的博主,我却有 3 个来月没有给大家推荐开源项目了。
原文链接:https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
https://www.cnblogs.com/mikevictor07/p/10006553.html
数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,少走些弯路,在此篇幅中偏重于ES的优化,关于HBase,Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考,不再赘述。
数据平台已迭代三个版本,从头开始遇到很多常见的难题,终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的
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