一盏烛光

玩转大数据-如何使用14台服务器部署hbase集群

防伪码:大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。

一、环境介绍

操作平台：物理机
操作系统：CentOS 6.5
软件版本：hadoop-2.5.2,hbase-1.1.2-bin,jdk-7u79-linux-x64,protobuf-2.5.0,snappy-1.1.1,zookeeper-3.4.6,hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT
软件部署用户：hadoop
软件放置位置：/opt/soft
软件安装位置：/opt/server
软件数据位置：/opt/data
软件日志位置：/opt/var/logs

主机名	IP地址	Hadoop进程
INVOICE-GL-01	10.162.16.6	QuorumPeerMain ,HMaster
INVOICE-GL-02	10.162.16.7	QuorumPeerMain ,HMaster
INVOICE-GL-03	10.162.16.8	QuorumPeerMain ,HMaster
INVOICE-23	10.162.16.227	NameNode, DFSZKFailoverController
INVOICE-24	10.162.16.228	NameNode, DFSZKFailoverController
INVOICE-25	10.162.16.229	JournalNode, DataNode, HRegionServer
INVOICE-26	10.162.16.230	JournalNode, DataNode, HRegionServer
INVOICE-27	10.162.16.231	JournalNode, DataNode, HRegionServer
INVOICE-DN-01	10.162.16.232	DataNode, HRegionServer

INVOICE-DN-02	10.162.16.233	DataNode, HRegionServer
INVOICE-DN-03	10.162.16.234	DataNode, HRegionServer
INVOICE-DN-04	10.162.16.235	DataNode, HRegionServer
INVOICE-DN-05	10.162.16.236	DataNode, HRegionServer
INVOICE-DN-06	10.162.16.237	DataNode, HRegionServer

二、安装步骤

1、关闭防火墙和selinux
##sed -i '/SELINUX/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
##setenforce 0
##chkconfig iptables off
##/etc/init.d/iptables stop

2、时间服务器同步
##vim /etc/ntp.conf
server NTP服务器
driftfile /var/lib/ntp/drift
logfile /var/log/ntp
##/etc/init.d/ntpd start

3、所有机器修改hosts主机名
4、所有机器创建hadoop用户和相应的文件夹
##useradd hadoop
##echo "hadoop" | passwd --stdin hadoop
##mkdir -p /opt/server
##mkdir -p /opt/soft
##mkdir -p /opt/data
##mkdir -p /opt/var/logs
##chown -R hadoop:hadoop /opt/server
##chown -R hadoop:hadoop /opt/soft
##chown -R hadoop:hadoop /opt/data
##chown -R hadoop:hadoop /opt/var/logs

5、SSH免登录配置(INVOICE-GL-01, INVOICE-23, INVOICE-24, INVOICE-25四台管理节点操作)：

##su - hadoop
##ssh-keygen
##ssh-copy-id INVOICE-GL-01
##ssh-copy-id INVOICE-GL-02
##ssh-copy-id INVOICE-GL-03
##ssh-copy-id INVOICE-23
##ssh-copy-id INVOICE-24
.....
## ssh-copy-id INVOICE-DN-05
## ssh-copy-id INVOICE-DN-06
保证四台在hadoop用户下可以无密码登录所有机器
如 ssh INVOICE-23可以直接登录

#####################################################################
##################以下操作都在hadoop用户下##########################
#####################################################################
6、所有机器环境变量配置：
## vim /home/hadoop/.bash_profile
################set java home##################
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.7.0_79
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

###############set zk home##################
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/server/zookeeper-3.4.6
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

############set hadoop home###################
export HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-2.5.2
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

###############set hbase home################
export HBASE_HOME=/opt/server/hbase-1.1.2
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

##source /home/hadoop/.bash_profile

7、JDK部署：
##cd /opt/soft
##tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
##发送到其他机器(本机为INVOICE-GL-01)
##scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-GL-01:/opt/server/
##scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-GL-02:/opt/server/
##scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-GL-03:/opt/server/
##scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-23:/opt/server/
...
## scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-DN-05:/opt/server/
## scp -r jdk1.7.0_79 INVOICE-DN-06:/opt/server/
##mv jdk1.7.0_79 /opt/server
##java -version

8、Zookeeper部署：
##cd /opt/soft
##tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz
##cp zookeeper-3.4.6/conf/zoo_sample.cfg zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg

##vim zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/data/zookeeper
dataLogDir=/opt/var/logs/zookeeper
clientPort=2181
maxClientCnxns=10000
autopurge.snapRetainCount=3
autopurge.purgeInterval=2
server.1=INVOICE-GL-01:2888:3888
server.2= INVOICE-GL-02:2888:3888
server.3= INVOICE-GL-03:2888:3888

##vim zookeeper-3.4.6/conf/java.env
#!/bin/bash
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.7.0_79
export JVMFLAGS="-Xms2048m -Xmx10240m $JVMFLAGS"

##vim zookeeper-3.4.6/bin/zkEnv.sh
(修改下面的参数zookeeper.out存储路径)
ZOO_LOG_DIR="/opt/var/logs/zookeeper"

##发送到其他机器(本机为第INVOICE-GL-01台机器)
##scp -r zookeeper-3.4.6 INVOICE-GL-02:/opt/server/
##scp -r zookeeper-3.4.6 INVOICE-GL-03:/opt/server/
## mv zookeeper-3.4.6 /opt/server/
##第INVOICE-GL-01机器创建相应文件夹
##mkdir -p /opt/data/zookeeper
##mkdir -p /opt/var/logs/zookeeper
##echo "1" > /opt/data/zookeeper/myid
##zkServer.sh start
##第INVOICE-GL-02机器创建相应文件夹
##mkdir -p /opt/data/zookeeper
##mkdir -p /opt/var/logs/zookeeper
##echo "2" > /opt/data/zookeeper/myid
##zkServer.sh start
##第INVOICE-GL-03机器创建相应文件夹
##mkdir -p /opt/data/zookeeper
##mkdir -p /opt/var/logs/zookeeper
##echo "3" > /opt/data/zookeeper/myid
##zkServer.sh start

9、Hadoop部署：
###所有机器安装hadoop snappy压缩支持
##yum -y install gcc gcc-c++ automake autoconf libtool
##cd /opt/soft/
##tar -zxvf snappy-1.1.1.tar.gz
## cd snappy-1.1.1
##./configure && make && make install
##cd /opt/soft/
##tar -xvf protobuf-2.5.0.tar
##cd protobuf-2.5.0
##./configure && make && make install
##echo "/usr/local/lib" >>/etc/ld.so.conf
##ldconfig

###第INVOICE-25台机器安装hadoop
##cd /opt/soft
##tar -zxvf hadoop-2.5.2.tar.gz
##vim hadoop-2.5.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.7.0_79
export HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-2.5.2
export HADOOP_LOG_DIR=/opt/var/logs/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/:/usr/local/lib/

##vim hadoop-2.5.2/etc/hadoop/core-site.xml

   fs.defaultFS
   hdfs://mycluster

   hadoop.tmp.dir
    /opt/data/hadoop

   fs.trash.interval
    120

   io.compression.codecs
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

##vim hadoop-2.5.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml

   dfs.nameservices
   mycluster

   dfs.ha.namenodes.mycluster
   nn1,nn2

   dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1
   INVOICE-23:8020

   dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2
    INVOICE-24:8020

   dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1
   INVOICE-23:50070

   dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2
    INVOICE-24:50070

   dfs.namenode.shared.edits.dir
   qjournal://INVOICE-25:8485;INVOICE-26:8485;INVOICE-27:8485/mycluster

   dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
   org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

   dfs.ha.fencing.methods
   sshfence

   dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
   /home/hadoop/.ssh/id_rsa

   dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
   30000

   dfs.journalnode.edits.dir
   /opt/data/journal/local/data

    dfs.ha.automatic-failover.enabled
   true

    ha.zookeeper.quorum
      INVOICE-GL-01:2181,INVOICE-GL-02:2181,INVOICE-GL-03:2181

    dfs.datanode.data.dir
   /opt/data/hadoop1,/opt/data/hadoop2

   dfs.replication
   2

   dfs.namenode.handler.count
   40

##vim hadoop-2.5.2/etc/hadoop/slaves
INVOICE-25
INVOICE-26
INVOICE-27
INVOICE-DN-01
INVOICE-DN-02
INVOICE-DN-03
INVOICE-DN-04
INVOICE-DN-05
INVOICE-DN-06

###复制snappylib包到hadoop目录下
##tar -zxvf hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.tar.gz
## cp -r hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT/lib/hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar hadoop-2.5.2/lib/
## cp -r hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT/lib/native/Linux-amd64-64 hadoop-2.5.2/lib/native/

##发送到其他机器(本机为第INVOICE-25台机器)
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-GL-01:/opt/server/
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-GL-02:/opt/server/
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-GL-03:/opt/server/
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-23:/opt/server/
...
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-DN-05:/opt/server/
##scp -r hadoop-2.5.2 INVOICE-DN-06:/opt/server/
## mv hadoop-2.5.2 /opt/server/

###所有机器创建相应文件夹
mkdir -p /opt/data/hadoop
mkdir -p /opt/var/logs/hadoop
mkdir -p /opt/data/journal/local/data

###初始化hadoop集群
###第INVOICE-25, INVOICE-26, INVOICE-27台启动journalnode
##hadoop-daemon.sh start journalnode
###第INVOICE-23台格式化namenode并启动
##hdfs namenode -format
##hadoop-daemon.sh start namenode
###第INVOICE-24台格式化namenode
##hdfs namenode -bootstrapStandby
###第INVOICE-23台格式化zkfc
##hdfs zkfc -formatZK
###第INVOICE-25台先停止再启动集群
stop-dfs.sh
start-dfs.sh

添加Yarn服务
# master上配置
# su - hadoop
# cd /opt/server/hadoop-2.5.2/etc/hadoop
# cat ./yarn-site.xml

  yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
  nn1,nn2

  yarn.resourcemanager.hostname.nn1
  INVOICE-23

  yarn.resourcemanager.hostname.nn2
  INVOICE-24

  yarn.resourcemanager.ha.id
  nn1       #master2 这里要改成nn2

  yarn.resourcemanager.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8032

  yarn.resourcemanager.scheduler.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8030

  yarn.resourcemanager.webapp.https.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8089

  yarn.resourcemanager.webapp.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8088

  yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8025

  yarn.resourcemanager.admin.address.nn1
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn1}:8041

  yarn.resourcemanager.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8032

  yarn.resourcemanager.scheduler.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8030

  yarn.resourcemanager.webapp.https.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8089

  yarn.resourcemanager.webapp.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8088

  yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8025

  yarn.resourcemanager.admin.address.nn2
  ${yarn.resourcemanager.hostname.nn2}:8041

  yarn.nodemanager.aux-services
  mapreduce_shuffle

  yarn.resourcemanager.ha.enabled
  true

  yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled
  true

  yarn.nodemanager.local-dirs
  /opt/data/hadoop/yarn

  yarn.nodemanager.log-dirs
  /opt/var/logs/hadoop

  yarn.client.failover-proxy-provider
  org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider

  yarn.resourcemanager.zk-state-store.address
  INVOICE-GL-01:2181,INVOICE-GL-02:2181,INVOICE-GL-03:2181

  yarn.resourcemanager.zk-address
  INVOICE-GL-01:2181,INVOICE-GL-02:2181,INVOICE-GL-03:2181

  yarn.resourcemanager.store.class
  org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore

  yarn.resourcemanager.cluster-id
  cluster

  yarn.resourcemanager.recovery.enabled
  true

  yarn.resourcemanager.scheduler.class
  org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler

# cat mapred-site.xml

                mapreduce.framework.name
                yarn

# start-yarn.sh

10、Hbase部署：
###第INVOICE-25台机器安装hbase
##cd /opt/soft
##tar -zxvf hbase-1.1.2-bin.tar.gz
##vim hbase-1.1.2/conf/hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.7.0_79
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/server/hadoop-2.5.2
export HBASE_HOME=/home/hadoop/server/hbase-1.1.2
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HBASE_LOG_DIR=/opt/var/logs/hbase
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/:/usr/local/lib/
export HBASE_LIBRARY_PATH=$HBASE_LIBRARY_PATH:$HBASE_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/:/usr/local/lib/
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HBASE_LIBRARY_PATH

## vim hbase-1.1.2/conf/hbase-site.xml

        hbase.rootdir
        hdfs://mycluster/hbase

        hbase.cluster.distributed
        true

        hbase.zookeeper.quorum
        INVOICE-GL-01,INVOICE-GL-02,INVOICE-GL-03

hbase.regionserver.codecs
snappy

       hbase.regionserver.handler.count
        500

dfs.support.append
true

        zookeeper.session.timeout
        60000

        hbase.master.distributed.log.splitting
        false

       hbase.rpc.timeout
       600000

       hbase.client.scanner.timeout.period
       60000

       hbase.snapshot.master.timeoutMillis
       600000

       hbase.snapshot.region.timeout
       600000

        hbase.hregion.max.filesize
        107374182400

hbase.master.maxclockskew
        180000

      hbase.master.maxclockskew
        180000

        hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns
       10000

hbase.regionserver.region.split.policy
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.ConstantSizeRegionSplitPolicy

##vim hbase-1.1.2/conf/regionservers
INVOICE-25
INVOICE-26
INVOICE-27
INVOICE-DN-01
INVOICE-DN-02
INVOICE-DN-03
INVOICE-DN-04
INVOICE-DN-05
INVOICE-DN-06

##vim hbase-1.1.2/conf/backup-masters
INVOICE-GL-02
INVOICE-GL-03

##ln -s /opt/server/hadoop-2.5.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml /opt/server/hbase-1.1.2/conf/

##发送到其他机器(本机为第INVOICE-25台机器)
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-GL-01:/opt/server/
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-GL-02:/opt/server/
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-GL-03:/opt/server/
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-23:/opt/server/
...
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-DN-05:/opt/server/
##scp -r hbase-1.1.2 INVOICE-DN-06:/opt/server/

###所有机器创建相应文件夹
mkdir -p /opt/var/logs/hbase

###启动hbase(本机为第INVOICE-GL-01台机器)
start-hbase.sh

11、基本维护命令：
(第INVOICE-GL-01, INVOICE-GL-02, INVOICE-GL-03台负责启动和停止，其他机器只看状态)
zookeeper启动，状态，停止：
INVOICE-GL-01, INVOICE-GL-02, INVOICE-GL-03台：zkServer.sh start,status,stop
检查zookeeper运行状态：
三台中有一个leader，两个follower为正常。

hadoop启动，停止：
第INVOICE-25台：
启动： start-dfs.sh
停止： stop-dfs.sh
状态： hdfs fsck /
hdfs dfsadmin -report

hbase 启动，停止：
第INVOICE-GL-01台：
启动： start-hbase.sh
停止：stop-hbase.sh
状态：hbase shell

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声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。背景快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求,快手基于HBase自主研发了支持bitmap转化、存储、
ClickHouse与其他数据库的对比九州Pro ClickHouse 数据库 clickhouse 数据仓库大数据 sql
目录1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异1.2数据模型差异1.3适用场景差异2与其他列式存储数据库的对比2.1ApacheCassandra2.2HBase3与分布式数据库的对比3.1GoogleBigQuery3.2AmazonRedshift3.3Snowflake4ClickHouse的缺点5ClickHouse的其他优点1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异ClickHouse是一种
Hbase、hive以及ClickHouse的介绍和区别？ damokelisijian866 hbase hive clickhouse
一、Hbase介绍：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，由ApacheSoftwareFoundation开发，是Hadoop生态系统中的一个重要组件。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable论文，它通过提供类似于Bigtable的能力，在Hadoop之上构建了一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase主要用于存储大量结构化数据，并支持随机读写访问，
Hive和Hbase的区别傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 hive hbase hadoop
Hive和HBase都是Hadoop生态系统中的重要组件，它们都能处理大规模数据，但各自有不同的适用场景和设计理念。以下是两者的主要区别：1.数据模型Hive：Hive类似于传统的关系型数据库(RDBMS)，以表格形式存储数据。它使用SQL-like语言HiveQL来查询和处理数据，数据通常是结构化或半结构化的。HBase：HBase是一个NoSQL数据库，基于Google的BigTable模型。
HBase 傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 hbase 数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建的分布式、面向列的NoSQL数据库，主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable，能够在海量数据中提供快速的随机读写操作，适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表（Table）：HBase的数据存储在表中，与传统的关系型数据库不同，HBase的表是面向列族（Co
大数据面试题：说下为什么要使用Hive？Hive的优缺点？Hive的作用是什么？蓦然_ 大数据面试题 hive 大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive？Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据仓库）和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为
Hadoop组件静听山水 Hadoop hadoop
这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍：HBase：一个分布式、面向列的NoSQL数据库，基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力，非常适合大规模数据存储。Pig：一种高级数据流语言和执行引擎，用于编写MapReduce任务。Pig
Hbase BulkLoad用法 kikiki2
要导入大量数据，Hbase的BulkLoad是必不可少的，在导入历史数据的时候，我们一般会选择使用BulkLoad方式，我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。使用方法导入依赖包compilegroup:'org.apache.spark',name:'spark-sql_2.11',version:'2.3.1.3.0.0.0-1634'compilegroup:'org.apach
EMR组件部署指南 ivwdcwso 运维 EMR 大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
Sublime text3+python3配置及插件安装 raysonfang
作者：方雷个人博客：http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号：rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向：微服务方向：springboot,springCloud,Dubbo分布式/高并发：分布式锁，消息队列RabbitMQ大数据处理：Hadoop,spark,HBase等python方向：pythonweb开发一，前言在网上搜索了一些Python开发的
Spring Data：JPA与Querydsl 光图强 java
JPAJPA是java的一个规范，用于在java对象和数据库之间保存数据，充当面向对象领域模型和数据库之间的桥梁。它使用Hibernate、TopLink、IBatis等ORM框架实现持久性规范。SpringDataSpringData是Spring的一个子项目，用于简化数据库访问，支持NoSql数据和关系数据库。支持的NoSql数据库包括：Mongodb、redis、Hbase、Neo4j。Sp
HBase 源码阅读（二） Such Devotion hbase 数据库大数据
衔接在上一篇文章中，HMasterCommandLine类中在startMaster();方法中//这里除了启动HMaster之外，还启动一个HRegionServerLocalHBaseClustercluster=newLocalHBaseCluster(conf,mastersCount,regionServersCount,LocalHMaster.class,HRegionServer.
大数据技术之HBase 与 Hive 集成(7) 大数据深度洞察 Hbase 大数据 hbase hive
目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。此时，可以使用Hive映射HBase的表格，之后通过编写HQL进行分析处理。HBase与Hive集成使用Hive安装https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/
【HBase之轨迹】（1）使用 Docker 搭建 HBase 集群寒冰小澈IceClean 【大数据之轨迹】【Docker之轨迹】笔记 hbase docker hadoop
——目录——0.前置准备1.下载安装2.配置（重）3.启动与关闭4.搭建高可用HBase前言（贫穷使我见多识广）前边经历了Hadoop，Zookeeper，Kafka，他们的集群，全都是使用Docker搭建的一开始的我认为，把容器看成是一台台独立的服务器就好啦也确实是这样，但端口映射问题，让我一路以来磕碰了太多太多，直到现在的HBase，更是将Docker集群所附带的挑战性，放大到了极致（目前是如
java杨辉三角 3213213333332132 java基础
package com.algorithm; /** * @Description 杨辉三角 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:10:59 */ public class YangHui { public static void main(String[] args) { //初始化二维数组长度 int[][] y
《大话重构》之大布局的辛酸历史白糖_ 重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”，如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险，重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”，下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。背景公司专注于企业级管理产品软件，企业有大中小之分，在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
电驴链接在线视频播放源码 dubinwei 源码电驴播放器视频 ed2k
本项目是个搜索电驴（ed2k）链接的应用,借助于磁力视频播放器（官网： http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台），可以实现在线播放视频，也可以用迅雷或者其他下载工具下载。项目源码： http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。项目源码依赖于两个库项目，库项目一链接： http://git.oschina.
Javascript中函数的toString()方法周凡杨 JavaScript js toString function object
简述 The toString() method returns a string representing the source code of the function. 简译之，Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。句法 function.
struts处理自定义异常 g21121 struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况，自定义异常比较简单，只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可，运行时异常不需要捕获，继承自RuntimeException，是由容器自己抛出，例如空指针异常。非运行时异常继承自Exception，在抛出后需要捕获，例如文件未找到异常。此处我们用的是非运行时异常，首先定义一个异常LoginException: /** * 类描述：登录相
Linux中find常见用法示例 510888780 linux
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1. 基本数据类型(以int为例，其他类似)： Controller代码： @RequestMapping("saysth.do") public void test(int count) { } 表单代码： <form action="saysth.do" method="post&q
Java 获取Oracle ROWID aijuans java oracle
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JAVA正则表达式匹配查找替换提取操作百合不是茶 java 正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split(); String str; str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组常见的截取规则: str.split("\\.")按照.来截取 str.
Java中equals()与hashCode()方法详解 bijian1013 java set equals()hashCode()
一.equals()方法详解 equals()方法在object类中定义如下： public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); } 很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、I
精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句 bijian1013 oracle 数据库 plsql
--工资级别表 create table SALGRADE ( GRADE NUMBER(10), LOSAL NUMBER(10,2), HISAL NUMBER(10,2) ) insert into SALGRADE values(1,0,100); insert into SALGRADE values(2,100,200); inser
【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器 bit1129 HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器在本地系统中创建/data/www目录，存放html文件(包括index.html) 创建/data/images目录，存放imags图片在主配置文件中添加http指令 http { server { listen 80; server_name
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kafka获得partition下标，需要用到kafka的simpleconsumer import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.
centos 7安装docker两种方式 ronin47
第一种是采用yum 方式 yum install -y docker
java-60-在O(1)时间删除链表结点 bylijinnan java
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user zhangy users; worker_processes 10; error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit; pid /var/vlogs/nginx.pid; #Specifies the value for ma
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应该在什么时候使用Hadoop datamachine hadoop
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基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式，实现零xml配置，弄了个小demo，供交流讨论。项目说明如下： 1.db.sql是项目中用到的表，数据库使用的是oracle11g 2.该项目使用mvn进行管理，私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar，就是oracle的驱动； 3.默认项目为零配置启动，如果需要更改启动方式，请
《开源框架那点事儿16》：缓存相关代码的演变 j2eetop 开源框架
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