在win7-64位宿主机上的centos-6.4上搭建伪分布式系统当我们在vmware 上装好centos以后，下面开始为搭建集群做一些准备工作首先在root用户下建立一个转门用户操作集群的用户hadoop然后要建立一个与windows系统的共享文件，具体方法见建好以后将hadoop.tar.gz,zookeeper.tar.gz,hbase.tar.gz减压在一个目录下面，下面开始配置集群一.h
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2024-06-15 06:06:36
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# Hbase ZooKeeper Namespace
## Introduction
Apache HBase is a distributed, scalable, and consistent NoSQL database built on top of Apache Hadoop. It provides random real-time access to large amounts
原创
2023-09-09 15:19:59
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# HBase Zookeeper 元数据丢失：原因及解决方案
## 引言
HBase 是一个基于列的分布式数据库，主要用于对大量数据进行随机读写。它常常与 Hadoop 一起使用，用于处理大数据存储和联系。HBase 的稳定性和一致性往往与 Zookeeper 紧密相连，因为 Zookeeper 负责管理 HBase的集群状态、配置和元数据。
然而，在实际操作中，会遇到 Zookeeper
原创
2024-10-04 04:42:57
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Hbase迁移方法较多，本次使用的是逆向恢复，即直接将hbaes数据目录get到本地，并put到新集群的hdfs目录下，并进行元数据恢复，简单粗暴，以下为详细步骤：1. 在源集群上将hbase表整个目录get到本地磁盘hdfs dfs -get /hbase/data/namespace/tablename 2. 将本地磁盘的数据put到目标hbase集群的hdfs目录下hdf
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2023-06-12 09:39:36
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记一次HBase进行数据迁移，重建元数据前情提要正文数据迁移重建元数据测试查询后续的表修复Multiple regions have the same startkeyRegion not listed in hbase:meta or deployed on any region server.Region state=FAILED_OPENRegion not deployed on any
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2023-07-14 15:54:55
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架构分析1、HMaster 负责管理HBase元数据，即表的结构、表存储的Region等元信息。 负责表的创建，删除和修改（因为这些操作会导致HBase元数据的变动）。 负责为HRegionServer分配Region，分配好后也会将元数据写入相应位置（后面会详细讲述放在哪）。 如果对可用性要求较高，它需要做HA高可用（通过Zookeeper）。但是HMaster不会去处理Client端的数据读写
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2023-08-30 13:40:32
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一 安装前处理1 HDFS集群的 Zookeeper 集群启动[root@linux03 ~]# /opt/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@linux04 ~]# /opt/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@linux05 ~]# /opt/
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2024-02-19 22:15:58
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想要彻底删除topic数据要经过下面两个步骤：①：删除topic,重新用创建topic语句进行创建topic②：删除zookeeper中的consumer中的路径。 这里假设要删除的topic是test，kafka的zookeeper root为/kafka删除kafka相关的数据目录数据目录请参考目标机器上的kafka配置：server.properties ->
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2023-07-25 21:10:13
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# 项目方案：处理HBase ZooKeeper元数据删除问题
## 1. 背景
在HBase中，ZooKeeper被用作元数据存储和协调服务。但是，在某些情况下，可能会发生ZooKeeper元数据的意外删除，这可能导致HBase集群不可用。
本项目方案旨在提供一种处理HBase ZooKeeper元数据删除问题的解决方案，以确保集群的可用性和数据完整性。我们将讨论如何使用备份和恢复策略来处
原创
2023-07-21 20:04:17
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大数据面试之HBase1.HBase1.1 HBase的架构模型？1.2 HBase读写流程1.2.1 写过程1.2.2 读过程1.3 HBase查询速度为什么快1.4 Hbase数据热点的措施1.5 HBase的特点是什么？1.6 HBase中region太小和region太大带来的结果1.6 JAVA访问HBase、JPA访问HBase1.7 Hbase行键列族的概念，物理模型，表的设计原则
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2024-02-05 02:15:07
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HBase学习（四） 一、HBase的读写流程画出架构 1.1HBase读流程Hbase读取数据的流程：
1）是由客户端发起读取数据的请求，首先会与zookeeper建立连接
2）从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息，被哪一个regionserver所管理着
hbase:meta表：hbase的元数据表，在这个表中存储了自定义表相关
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2023-06-10 22:00:28
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背景 鉴于上次一篇文章——“云HBase小组成功抢救某公司自建HBase集群，挽救30+T数据”的读者反馈，对HBase的逆向工程比较感兴趣，并咨询如何使用相应工具进行运维等等。总的来说，就是想更深层理解HBase运维原理，提高运维HBase生产环境的能力，应对各种常见异常现象。不同的读者对hbase的了解程度不同，本文不打
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2024-03-11 19:52:59
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namespace(库)锦囊命令help 'namespace'1. 创建create_namespace 'liu_data'2. 删除删除数据库时 , 库中不可以存在表 , 否则报错Only empty namespaces can be removed. Namespace liu_data has 1 tables-- 先下线namespace
disable 'liu_data'
--
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2023-10-12 13:19:18
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文章目录HBase的DDL语法1 help2 namespace2.1 关于namespace的常用命令2.2 list_namespace2.3 create_namespace2.4 describe_namespace2.5 alter_namespace2.6 list_namespace_tables2.7 drop_namespace3 table3.1 关于表的常见命令3.2 cr
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2024-04-19 12:01:55
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# HBase元数据的实现流程
## 引言
HBase是一个开源的、分布式的、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop文件系统（HDFS）构建，具有高可靠性、高性能和高扩展性的特点。HBase元数据是指HBase表结构和相关配置信息的描述，包括表名、列族、列名、数据类型等，对于HBase表的创建、修改和查询都需要依赖元数据。
本文将详细介绍如何实现HBase元数据，并提供详细的步骤和代码
原创
2023-08-17 17:36:02
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1. HBase元数据 HBase 表的元数据存储于 hbase:meta表中，HBase默认会 创建meta表，它属于系统命名空间hbase下面的表，.META. 结构如下通过这个表可以清晰的查找表的region对应的元数据信息和服务器地址。然而meta也是HBase里面的表，meta的数据的元数据存放在哪呢？HBase会使用ZooKee
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2023-08-30 23:45:15
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目录一、单节点设置1. 下载2. 安装3. 启动4. 验证二、导入示例数据集1. 下载并提取表数据2. 创建库表3. 导入数据4. 优化表5. 查询示例三、集群部署0. 安装前准备1. 安装配置 ClickHouse Keeper（1）安装 ClickHouse Server 和 ClickHouse Client（3）重启 ClickHouse（4）验证 Keeper 实例是否正在运行（5）确认
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2024-09-12 23:15:41
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一、准备工作准备三台虚拟机，修改主机名，修改hosts文件，使其可以用主机名进行ping通# 修改主机名
vi /etc/hostname
# 修改hosts文件
vi /etc/hosts下载zookeeper的安装包： https://zookeeper.apache.org/releases.html二、安装zookeeper# 1.解压安装包
tar -zxvf zookeeper-..
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2024-04-09 09:04:48
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数据字典用来存储了系统的元数据。HBase的元数据包括：用户表的定义、表的切分方案、分片的分布情况(即分片分布在哪个regionserver上)、分片对应的数据文件和日志文件。其中，分片和数据文件的映射关系是通过目录映射实现的，即不同的分片的数据文件存储在不同的目录中，其中目录的名称是分片的名称。【对比：在Hypertable中分片与数据文件的映射关系记录在表中】如图3-13所示。HBase使用表
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2023-07-12 23:40:31
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一、zookeeper使用简介场景一 有这样一个场景：系统中有大约100w的用户，每个用户平均有3个邮箱账号，每隔5分钟，每个邮箱账需要收取100封邮件，最多3亿份邮件需要下载到服务器中(不含附件和正文)。用20台机器划分计算的压力，从多个不同的网路出口进行访问外网，计算的压力得到缓解，那么每台机器的计算压力也不会很大了。通过我们的讨论和以往的经验判断在这场景中可以实现并行计算，但我们还
