有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载,您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异,并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
“ 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+”
内容来源:2018 年 09 月 15 日,平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
数据迁移或备份是任何一个公司都有可能到遇到的一件事,有关hbase数据迁移,官网也给出了几种方案,这里比较推荐使用hadoop distcp这种方式迁移。比较适合大数据量或者跨版本集群之间的数据迁移服
Sqoop 数据迁移 Sqoop 底层还是运行在MapReduce上,通过Yarn进行调度的,只是Sqoop在做数据迁移过程中,只用到了MapTask,没有用到ReduceTask。 Sqoop 是一个数据迁移工具,可以理解为客户端程序,提供HDFS/Hive/HBase 到 RDS(Oracle,Postgrel,MySql等) 数据的导入导出 Sqoop 需要配置到HDFS端,Sqoop从HDFS/Hive/HBase 导出到 RDB时,需要预先 对RDB进行表结构定义,从RDB导出到Hive/HDFS/HBase时不需要对HBase进行表结构定义,对Hive的定义需要指定分隔符等参数. Sqoop需要指定 Hadopp-Home.xml ,MapReduce-HOME.xml,JAVA-HOME 等系统环境变量 类型类型包含 Export,Import Sqoop 在做数据迁移之前,最好测试下 数据连接是否正常,如果运行不正常,方便进行问题定位。 Sqoop 需要参数配置文件 ***.xml, 如果从 RDB 导出数据到 HDFS 指定 RDB驱动,路径,用户名,密码,库及表等信息 如果为 HDFS 需要执行 HDFS 路径,与Hive数据类似 如果为HBase,则需要指定库信息,路径等 如果从 HDFS/Hive/HBase 到RDB时, 指定HDFS,需要指定路径,分割幅等信息,Hive类似 RDB需要指定 驱动名,URL,User,Pwd,库及表
从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类。下面分别介绍一下。
Facebook Messenger 用户超10亿,可以即时分享文字、图片、视频,产品自身不断的发展,背后的系统也在不断改变,开始是一个单体服务,后来变为有专门的缓存服务支持读、Iris 系统来队列化写、存储服务来保存历史消息。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧,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Sqoop技术功底。
HBase自身也提供了ExportSnapshot的方法可以从HDFS文件层基于某个快照快速的导出HBase的数据,并不会对RegionServer造成影响,但该源生的方法不支持增量。
by 光城
因为列族在创建表的时候是确定的,列名以列族作为前缀,按需可动态加入,如: cf:name, cf:age
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
1)用户需要查询所有订单,订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。
由于由 Apache Accumulo (OpDB) 提供支持的操作数据库作为与 Accumulo 不同的服务进行处理,因此不支持就地升级,因为 OpDB 作为与 Accumulo 不同的服务进行处理,因此配置更改将在升级时丢失。
在大数据领域,数据量持续增长,数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题,Apache Kylin应运而生。
某客户大数据测试场景为:Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G,Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
使用 BDR/Replication Manager 将加密数据迁移到CDP PvC Base。
将 Oozie 数据迁移到 CDP 后,您必须首先配置 Oozie,然后将自定义 ShareLib jar 迁移到您的新集群。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
出现这种异常,基本可以确定是HDFS不可读写了,一般情况下是IO被打满,或者HDFS存储被打满。
摘要:在本文中 360 数科的周鹏详细讲解了业务从 JanusGraph 迁移到 Nebula Graph 带来的性能提升,在机器资源不到之前 JanusGraph 配置三分之一的情况下,业务性能提升至少 20 倍。
因为我们的数据不是静态的,所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
Export、Import底层原理是MR,不适合太大量的数据迁移 此为跨集群的数据导入,若非跨集群,修改hdfs地址即可 导入导出: 目标表的特有数据不会覆盖掉,会保持特有数据的所有特征导出表数据 导出表数据 outputdir最好不存在 Export会自动创建 命令:hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> <endtime>]]] 例子:
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
通过上述文章的介绍,我们了解到: HBase底层存储依赖于HDFS,HBase中table在行的方向上分割为多个region,它是HBase负载均衡的最小单元,可以分布在不同的RegionServer上,但是一个region不能拆分到多个RegionServer上。
Cloudera数据平台(CDP)是Cloudera的最新大数据产品。Apache HBase和Phoenix作为CDP平台的一部分。这两个组件以3种形态提供:
在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase。但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
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。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例,包括用户的业务数据,平台应用,从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
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。
随着集群规模的不断扩大,在对集群进行调整优化时。时常会考虑对集群的角色进行优化调整,这就会涉及到服务角色的迁移。本篇文章主要介绍如何将Zookeeper服务的单个实例从一个节点迁移到其他节点。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍,并结合云HBase常见的导入场景,给出建议的迁移工具和参考资料。
风险无处不在,包括自然灾害以及突发事件等,有时候我们无法预测到一些风险,比如天津港爆炸事件。IT领域也一样,总是有意想不到的事情,风险具有不可预测性,万全之策就是做好灾难应对的各种准备。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中,分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据,这种分析针对的数据量一般很大,例如:统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
导读:对于很多大型网站来说,一些不起眼的小功能反而是实现的难点。对于知乎来说,已读服务会随着用户量和内容数量的增长而平方级增长,而且响应时间要求很短,因此是一个有实现难度的系统。本文作者介绍了知乎已读服务的架构设计和演进过程,并对很多技术取舍做了深入剖析,十分值得阅读。
随着大数据炒的越来越火热,很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢?加米谷大数据理论+代码+实战+实操的独有课程体系,下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲:
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。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的,主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug,会造成RegionServer节点compaction queue持续升高,甚至影响flush,最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
下文以腾讯云数据库 MySQL为例,介绍如何充分利用腾讯云的优势,减轻DBA的负担,轻松来搭建数据库。
文章简介:Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表,插入和查询HBASE,也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
因为MySQL保存着我们爬取的以及自建的数据,对于爬取的数据,数据量比较大,使用mysql 存储会影响mysql的性能,并且我们需要对数据进行流式计算,对数据进行各种统计,mysq满足不了我们的需求,我们就将mysql中的全量数据同步到HBASE中,由HBASE保存海量数据,mysql中的全量数据会定期进行删除。
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。
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的,这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等,这篇文章将会对这些细节进行基本的说明,一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解,另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBa
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