前言 本文基于伪分布式搭建 hadoop+zookeeper+hbase+opentsdb之后,文章链接:https://www.cnblogs.com/yybrhr/p/11128149.html,对于Hbase数据备份和恢复的几种方法已经有很多大神说明了很多(https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html对hbase迁移数据的4种机制都做了说明),我就不做过多描述.本文主要实战Export 本地备份还原opentsdb数据

Amazon DynamoDB是一个完全托管的NoSQL数据库服务,可以提供快速的.可预期的性能,并且可以实现无缝扩展.由于DynamoDB并可以根据实际需求对表进行扩展和收缩,这个过程既不需要停止对外服务,也不会降低服务性能,一经推出就收到了广大AWS用户的欢迎. 同样,表格存储是构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据库服务.作为同 DynamoDB 非常相似的 __云NoSQL数据库服务__,表格存储的自动负载均衡机制可以自动对表进行扩展,实现数据规模与访问并发上的无缝扩展,提

1.背景调研: 目前存在的hbase数据迁移主要分如下几类: 根据上图,可以看出: 其实主要分为两种方式:(1)hadoop层:因为hbase底层是基于hdfs存储的,所以可以通过把hdfs上的数据拷贝的方式来实现,即:DistCp. (2)hbase层:主要是基于hbase数据层的 CopyTable:需要scan全表数据,效率比较低下 Export/Import:scan全表数据到文件然后再import其他集群上 Snapshot:通过快照的方式,只对元数据进行克隆,不拷贝实际数据,因此性能

1.启动两个HDFS集群 hadoop0,hadoop1,都是伪分布式的集群 2.启动hadoop3的zookeeper与hbase 注意点:需要开启yarn服务,因为distcp需要yarn. 3.在hdfs上可以看到hadoop3上有表s1. 4.拷贝hadoop3上的s1到hadoop0 bin/hadoop distcp -i hftp://192.168.91.133:50070/hbase/data/default/s1 hdfs://192.168.91.130:8020/s1 5

1.查找命令 bin/hadoop 2.启动两个HDFS集群 hadoop0,hadoop1,都是伪分布式的集群 3.启动hadoop3的zookeeper与hbase 注意点:需要开启yarn服务,因为distcp需要yarn. 3.在hdfs上可以看到hadoop3上有表s1. 4.官网 下面使用的情况是:不同版本的集群之间进行拷贝,建议查官网. -------------------------------------------------------------------------

先上code: /** * 功能:迁移mysql上电池历史数据到hbase * Created by liuhuichao on 2016/12/6. */ public class MySqlToHBase { /** * 获取表 * @param tableName * @return * @throws IOException */ private HTable connectHBase(String tableName) throws IOException{ HTable table=

第一部分:安装和基本配置 一.环境 两台rhel 6.4虚拟机,分别异构oracle到mysql数据库同步测试Ip:192.168.0.23 部署oracle 11.2.0.4,goldgate 12.1.2.1.0 for oracleIp:192.168.0.25 部署mysql5.5.9,goldengate 12.1.2.1.0 for mysql 二.Oracle to Mysql需要注意的地方: 对MySQL支持的数据类型: CHAR|DATETIME|VARCHAR|TIMESTA

一.importtsv 把hdfs中数据抽取到HBase表中: 1.准备数据 ##student.tsv [root@hadoop-senior datas]# cat student.tsv 10001 zhangsan 35 male beijing 0109876543 10002 lisi 32 male shanghia 0109876563 10003 zhaoliu 35 female hangzhou 01098346543 10004 qianqi 35 male shenzh

场景: 一套自己编译的Hbase集群 A 一套自己通过cloudera平台搭建的Hbase集群 B 注意:( 我的两套集群是同一个网段的) 方式1:通过快照方式进行数据迁移(不需要提前建表) 1):首先现在老集群A上进行快照制作(hbase命令行) hbase> snapshot '要快照的表名tableA' , '快照名称snapA' 查看快照:list_snapshots 删除快照:delete_snapshot '快照名称snapA' 2):开始快照迁移(将集群A的快照迁移到集群B上) b

# 在源集群中创建快照(linux shell) hbase snapshot -t <table_name> -n <snapshot_name> 或(hbase shell) snapshot <table_name>, <snapshot_name> # 将快照从源集群导出到目标集群(linux shell) hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot <tabl

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 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. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 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. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

上篇文章说了 Hbase 的基础架构,都是比较理论的知识,最近我也一直在搞 Hbase 的数据迁移, 今天就来一篇实战型的,把最近一段时间的 Hbase 整合 Hadoop 的基础知识在梳理一遍,毕竟当初搞得时候还是有点摸不着方向,写下来也方便以后查阅. 之前使用 Hbase 大多是把它当做实时数据库来做查询使用的,大部分使用的都是 Hbase 的基础 Api, Hbase 与 Hadoop Hive 框架的整合还真是没系统的搞过,话不多说,先看看本文的架构图: PS:文中提到的代码见最后 参考

原文链接:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 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. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

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迁移到我们自己搭建的集群.由于Solr没有在我们集群中集成,优先开始做HBase的数据迁移,以下总结了HBase使用以及数据迁移遇到的各种问题以及解决方法. 一.迁移过程遇到问题以及解决 客户HBase版本:Version 0.94.15腾讯大数据套件HBase版本:Version 1.2.1客户私

最近两年负责 HBase,经常被问到一些问题, 本着吸引一些粉丝.普及一点HBase 知识.服务一点阅读人群的目的,就先从 HBase 日常使用写起,后续逐渐深入数据设计.集群规划.性能调优.内核源码级解析.思考. 数据迁移是 HBase 常见操作需求之一,本文将介绍 HBase 常用的大数据量数据迁移常见的两种方法: 1.DSTCP+ FIX 元数据信息 2.SNAPSHOT 快照导出迁移 DISTCP迁移 DISTCP的思路是,直接通过DISTCP拷贝HBase 的目录文件到目标集群,然后在

1.概述 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. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.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

HBase介绍及简易安装(转) HBase简介 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问,是Google的BigTable的开源实现.HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体地说仅用普通的硬件配置,能够处理成千上万的行和列所组成的大型数据库.HBase是一个开源的.分布式的.多版本的.面向列的 存储模型.可以直接使用本地文件系统也可使用Hadoop的HDFS文件存储系统.为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大型数据 的能力

导读 HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. 一.Hbase简介 HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统:Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce