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

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 众所周知,HBase默认适用于写多读少的应用,正是依赖于它相当出色的写入性能:一个100台RS的集群可以轻松地支撑每天10T 的写入量.当然,为了支持更高吞吐量的写入,HBase还在不断地进行优化和修正,这篇文章结合0.98版本的源码全面地分析HBase的写入流程,全文分为三个部分,第一部分介绍客户端的写入流程,第二部分介绍服务器端的写入流程,最后再重点分析WAL的工作原理(注:从服务器端的角度理解,HB

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

一.说明 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量增加,许多企业需要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业(数据)资产.备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能非常巨大,因此备份方案必须有很高的效率.Hbase备份方案必须既能够伸缩至对数百TB的存储容量进行备份,又能够在一个合理的时间内完成数据恢复的工作.HBase和Apache Hadoop系统提供了许多内置的机制,可以快速而轻松的完成PB级数据的备份和恢复工作. 二.方法 HBase是一个基于LSM树(

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

功能:把hdfs上的数据写入到hbase表. hadoop的mapreduce输出要导入到hbase表,最好先输出HFile格式,再导入hbase,因为HFile是hbase的内部存储格式,所以导入效率很高,下面我们来看一下具体怎么做. 1.我们在hdfs上有一个文本文件: 2.在hbase表里我们创建一个t1表 创建语句:create 't1','cf' 3.写MR作业 package cn.tendency.wenzhouhbase.hadoop; import java.io.IOExce

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.

目录 需求 步骤 一.创建maven工程,导入jar包 二.开发MapReduce程序 三.结果 需求 将HDFS路径 /hbase/input/user.txt 文件的内容读取并写入到HBase 表myuser2中 首先在HDFS上准备些数据让我们用 hdfs dfs -mkdir -p /hbase/input cd /export/servers/ vim user.txt 填写一下数据,注意是用 \t 分隔的 0007 zhangsan 18 0008 lisi 25 0009 wang

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

一.目的 把hbase中某张表的数据导出到hdfs上一份. 实现方式这里介绍两种:一种是自己写mr程序来完成,一种是使用hbase提供的类来完成. 二.自定义mr程序将hbase数据导出到hdfs上 2.1首先看看hbase中t1表中的数据: 2.2mr的代码如下: 比较重要的语句是 job.setNumReduceTasks(0);//为什么要设置reduce的数量是0呢?读者可以自己考虑下 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(args[0], new

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

原文链接:flume学习(三):flume将log4j日志数据写入到hdfs 在第一篇文章中我们是将log4j的日志输出到了agent的日志文件当中.配置文件如下: tier1.sources=source1 tier1.channels=channel1 tier1.sinks=sink1 tier1.sources.source1.type=avro tier1.sources.source1.bind=0.0.0.0 tier1.sources.source1.port=44444 tie

HBase1.2.2伪分布式安装(HDFS)+ZooKeeper-3.4.8安装配置+HBase表和数据操作+HBase的架构体系+单例安装,记录了在Ubuntu下对HBase1.2.2的实践操作,HBase的安装到数据库表的操作.包含内容1.HBase单例安装2.HBase伪分布式安装(基于Hadoop的HDFS)过程,3.HBase的shell编程,对HBase表的创建,删除等的命令,HBase对数据的增删查等操作.4.简单概述了Hbase的架构体系.5.zookeeper的单例安装和常用操

背景知识见链接:elasticsearch备份与恢复3_使用ES-Hadoop将HDFS数据写入Elasticsearch中 项目参考<Elasticsearch集成Hadoop最佳实践>的tweets2HdfsMapper项目 项目源码:https://gitee.com/constfafa/ESToHDFS.git 开发过程: 1. 先在kibana中查看下索引的信息   "hits": [   {   "_index": "xxx-wor

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

package main.scala.com.web.zhangyong168.cn.spark.java; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apach

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1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

好的数据结构,对于检索数据,插入数据的效率就会很高. 常见的数据结构 B+树 根节点和枝节点非常easy,分别记录每一个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点.  叶子节点里每一个键值都指向真正的数据块.每一个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时.叶子节点间能够直接跳转.从而避免再去回溯至枝和根节点.  特点:  1.有n棵子树的结点中含有n个keyword,每一个keyword不保存数据,仅仅用来索引,全部数据都保存在叶子节点.  2.所有的叶子结点中包括了所有keyword的