vim ~/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64   //JDK安装路径export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop             &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-30 11:24:49
                            
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            hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.这篇文章主要为了整理hbase命令行的使用, 留待以后用到时翻阅.读取数据因为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、背景:  Hbase是一个列式存储,nosql类型的数据库,类似mongodb。        我们都知道Hbase是一个Nosql的分布式存储数据引擎,它可以支持千万级别的QPS写入,但是有时候我们需要批量的删除他的数据, 目前似乎没有提供批量删除的方法,只有一个单行删除的命令:deleteall 't            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-15 19:54:54
                            
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            今天遇到2个问题ERROR: ..hadoop.hbase.Server is not running yetERROR: NoNode for /hbase/master按照步骤运行zk,hadoop,hbase然后hbase shell进入查看list提示: 到网上搜了一下,说是hadoop进入了安全模式,所导致的,把关了就行, 一般都是数据块损坏导致进入了安全模式,这时候第一步:先            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            七、HBASE-07HBase优化1、高可用 在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果 Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久。所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置。#1、关闭HBase集群(如果没有来开启则跳过此步)
[lyin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这是个不该踩的坑,被我踩了两天。启动hbase之后,Hmaster和Hregionserver会自动相继down掉,于是重新安装了hbase,但是重新安装hbase之后,你必须将zkCli里的/hbase节点目录和hdfs里的/hbase目录全部删掉!你必须将zkCli里的/hbase节点目录和hdfs里的/hbase目录全部删掉!你必须将zkCli里的/hbase节点目录和hdfs里的/hbas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述客户端向RegionServer端提交数据的时候,会写WAL日志,只是当WAL日志写成功以后,客户端才会被告诉提
交数据成功,如果写WAL失败会告知客户端提交失败,换句话说这其实是一个数据落地的过程。在一个
RegionServer上的所有的Region都共享一个HLog,一次数据的提交是先写WAL,再写memstore,示意图如
下:HLog ClassWAL的实现类是HLog,当一个Reg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             日志同步线程 HLog$LogSyncer hbase.regionserver.optionallogflushinterval默认1秒配置log syncer线程扫描间隔更新、增加、删除操作会触发一次WAL,而WAL是同步写入到hadoop的,也就是先写WAL,再做更新(或者删除)这些操作是在handle线程中完成的1.handle先创建一个WAL,放入队列中2.之后检查            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、Hbase常用操作命令1. 进入hbase2. 浏览所有表3. 查看表结构4. 创建表5. 修改表结构6. 添加数据7. 查看数据8. 修改数据9. 删除数据10. 删除表11. 帮助二、Hbase Java操作API 一、Hbase常用操作命令1. 进入hbase./hbase shell参数说明 
  进入到hbase目录并进入hbase2. 浏览所有表list参数说明            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介WAL(Write-Ahead-Log)预写日志是Hbase的RegionServer在处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的一种日志。在每次Put、Delete等一条记录时,首先将其数据写入到RegionServer对应的HLog文件中去。客户端向RegionServer端提交数据的时候,会先写入WAL日志,只有当WAL日志写入成功的时候,客户端才会被告诉提交数据成功。如果写WAL失败            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase可以用shell进行一些常规的HBase增删改查以及数据库管理操作,下面将介绍几种常见的HBase shell命令操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             跟WAL有关的优化参数有:hbase.regionserver.maxlogs:Region中的最大WAL文件数量,默认值是32。 当WAL的数量超过这个阀值之后就会引发WAL日志滚动,旧的日志会被清理掉。hbase.regionserver.hlog.blocksize:HDFS块大小,没有默认值,如果不设定该值,HBase就会直接调用HDFS的API去获取出。hbase.regio            
                
         
            
            
            
            AutoFlush 通过调用HTable.setAutoFlushTo(false)方法可以将HTable写客户端自动flush关闭,这样可以批量写入数据到HBase,而不是有一条put就执行一次更新,只有当put填满客户端写缓存的时候,才会向HBase服务端发起写请求。默认情况下auto flush是开启的。WAL Flag 在HBase中,客户端向集群中的RegionServer提交数据时(P            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # HBase中组件及启动流程记录 ## 1.服务组件- Client    -包含访问HBase的接口,并维护cache来加快对HBase的访问,比如region的位置信息    - Master    - 为Region server分配region    - 负责            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、上传并解压hadoop 1、创建目录HBase并解压2、配置环境变量3、查看环境变量并验证HBase版本二、HBase高可用完全分布模式配置 1、创建HBase相关文件夹,并进行相关配置三、同步安装和配置及系统时间 1、将hbase发送到其他所有主机2、在其他所有主机上验证hbase环境变量和版本3、所有虚拟机开启时间同步4、将时间同步到硬件四、HBase高可用完全分布模式启动和验证 1、启动            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase Compaction策略RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。RegionServer后台有一组负责flush region的线程(MemStoreFlusher),每次从flushQueue中拿出一个flush region请求,会检查这个region是否有某个store包含的store            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hbase集群优化信息-平台优化是为了在程序运行调用的过程中         1:保障程序正常执行         2:给程序提供较优的执行环境1:针对Hbase优化信息如果集群内存够用的话,建议关闭交换区,直接使用物理内存关闭内存空间或者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase 架构101 –预写日志系统  (WAL)什么是预写日志WAL? 之前的文章我们简单介绍了HBase的存储结构。其中提到了预写日志。这里,我们要介绍它的实现细节,所有的描述都基于HBase 0.20.3.WAL最重要的作用是灾难恢复。和MySQL 的BIN log类似,它记录所有的数据改动。一旦服务器崩溃,通过重放log,我们可以恢复崩溃之前的数据。这也意味如果写入WAL失败,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 全局关闭 HBase 的 WAL
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库,它以列簇为单位存储数据,并能够支持水平扩展。HBase 在数据写入时通常使用 WAL(Write-Ahead Log)来保证数据的持久性和一致性。WAL 是一种日志机制,可以在数据写入时将数据写入日志,确保在写入失败或系统崩溃时能够恢复数据。
然而,在某些特定场景下,系统管理员可能需要关闭 HBas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # HBase关闭WAL的原理及示例
## 引言
HBase是一个分布式数据库,基于Hadoop的HDFS存储数据,并提供了一个类似于Google的Bigtable的数据模型。HBase的写入操作默认会将数据先写入Write-Ahead Log (WAL),然后再写入内存中的MemStore。WAL的作用是保证数据的可靠性,即使在发生故障时也能够恢复数据。然而,在某些特定的场景下,关闭WAL可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-25 08:39:22
                            
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