本文将对Apache HBase可用的数据备份机制和大量数据的故障恢复/容灾机制做简要介绍. 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量添加,很多企业须要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复(backup and disaster recovery, BDR)机制来保证它们的企业(数据)资产. HBase和Apache Hadoop系统提供了很多内置的机制,能够高速而轻松的完毕PB级数据的备份和恢复工作. 在这篇文章中,你将会对在HBase中可用的数据备份机制有一个高层次的简要了解

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.安装Sqoop 1.下载sqoop,解压.文件夹重命名 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin_hadoop-2.0.4.alpha.tar.gz -C /root/hadoop/ mv sqoop-1.4.6.bin_hadoop-2.0.4.a

接着之前继续API操作的学习 CopyFromLocalFile: 顾名思义,从本地文件拷贝 /** * 使用Java API操作HDFS文件系统 * 关键点: * 1)create Configuration * 2)get FileSystem * 3)...It's your HDFS API operation. */ public class HDFSApp { public static final String HDFS_PATH = "hdfs://hadoop000:8020&

HDFS数据流-剖析文件读取及写入 文件读取 1. 客户端通过调用FileSystem对象的open方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例.2. DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑).如果该客户端本身就是一个namenode,并保存有相应数据块的

摘要:从HDFS的写入和读取中,我们能学习到什么? 本文分享自华为云社区<从HDFS的写入和读取中,我们能学习到什么>,作者: breakDawn . 最近开发过程涉及了一些和文件读取有关的问题,于是对hdfs的读取机制感到兴趣,顺便深入学习了一下. 写入 客户端向NameNode发出写文件请求,告诉需要写的文件名和路径.用户 NameNode检查是否已存在文件.检查权限.如果通过,会返回一个输出流对象 注意此时会按照"日志先行"原则,写入NameNode的editLog

#region 获取本地程序操作记录日志 /// <summary> /// 获取本地程序更新日志信息(由后往前读取) /// </summary> private void GetLoacalOPRecordLogInfo() { XmlDocument xmlDocGet = new XmlDocument(); xmlDocGet.Load(Application.StartupPath + @"\Log.xml"); XmlNodeList xnl =

集群格式化hdfs后,在主节点运行启动hdfs后,发现namenode启动了,而datanode没有启动,在其他节点上jps后没有datanode进程!原因: 当我们使用hdfs namenode -format格式化namenode时,会在namenode数据文件夹中保存一个current/VERSION文件,记录clusterID,而datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是第一次格式化保存的clusterID,刚好有进行了一次格式化,在namen

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

HDFS相关 datanode相关 参数 解释 dfs.datanode.blockChecksumOp_avg_time 块校验平均时间 dfs.datanode.blockChecksumOp_num_ops 块检验次数 dfs.datanode.blockReports_avg_time 块报告平均时间 dfs.datanode.blockReports_num_ops 块报告次数 dfs.datanode.block_verification_failures 块验证失败次数 dfs.d

其实HBase/LevelDB等系统,背后都应用了Log-structured merge tree.HBase的写操作有两个步骤:1) 写入HLog(防止宕机丢失数据), 2) 写入对应的Memstore(内存).当Memstore写满时,其中的数据被flush到HDFS,形成一个新的数据文件(HFile).简单的讲,HBase的update/delete操作并不影响先前写入的字段,update只是对同一个key增加了一条记录,而delete只是将某个key标记为删除.由于HBase的数据文件

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

转:http://www.th7.cn/db/nosql/201510/135382.shtml 1. HDFS的文件append功能 早期版本的HDFS不支持任何的文件更新操作,一旦一个文件创建.写完数据.并关闭之后,这个文件就再也不能被改变了.为什么这么设计?是为了与MapReduce完美配合,MapReduce的工作模式是接受一系列输入文件,经过map和reduce处理,直接产生一系列输出文件,而不是在原来的输入文件上做原位更新.为什么这么做?因为直接输出新文件比原位更新一个旧文件高效的多

拷贝 A集群的test目录到B集群的test目录 问题1: cause:java.io.IOException: Failed to run job : User root cannot submit applications to queue root.default 原因:权限问题 解决:账号权限问题,切换为创建该文件的用户账号,或提供当前用户权限. 问题2:拒接连接 原因:可能端口号不同引起的,查看端口号与使用协议是否匹配 hadoop distcp hdfs://master:8020/

2019/05/29 1.在终端输入jps时,没有显示Hdfs的DataNode 在文件夹中分别找到DataNode 和Namenode的version,将Datanode的version改为与namenode一致的id,保存! 慎用hdfs namenode -format,这个操作只会改namenode的版本号而不会改datanode的,故出现错误. 在终端输入jps即可看到datanode. 2.解压出现文档中打不开 加上-C以表示切换目录 :sudo tar -zxvf xxx(压缩包)