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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2024-06-15 11:45:16
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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）
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2023-12-07 08:51:56
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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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2023-09-11 21:34:13
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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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2023-05-30 11:24:23
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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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2024-04-10 20:22:20
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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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2023-11-13 06:32:44
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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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2023-08-15 19:33:19
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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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2023-07-12 23:45:14
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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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2024-08-29 09:08:46
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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
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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2023-07-20 23:22:19
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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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2023-07-14 20:19:42
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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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2023-11-01 21:57:11
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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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2023-07-21 18:49:39
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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
原创
2023-09-25 08:39:22
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# HBase关闭compaction操作
## 概述
本文将介绍如何在HBase中关闭compaction操作。首先，我们将简要介绍HBase compaction的概念和流程，然后详细说明每个步骤需要执行的操作和代码。
## HBase Compaction
在HBase中，compaction是一个周期性的操作，用于合并和清理存储在HBase表中的数据文件。它的目的是优化随机读取性能，并
原创
2023-11-17 13:38:59
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# 强制关闭 HBase 的步骤
## 引言
HBase 是一个开源的非关系型分布式数据库，它基于 Hadoop 和 HDFS 构建，并且用于实时大数据访问。在某些情况下，比如 HBase 服务不再响应，可能需要强制关闭 HBase 实例。本文将详细为你讲解如何安全地、有效地强制关闭 HBase。
## 关闭 HBase 的流程
在执行强制关闭之前，我们需要确认合理的步骤，以确保数据的持久
# HBase 关闭 Kerberos 的方法与解析
HBase 是一个流行的分布式数据库，通常与 Apache Hadoop、Zookeeper 等组成一个大数据处理平台。为了增强安全性，HBase 常常搭配 Kerberos 进行身份验证。然而，在某些情况下，如开发或测试环境中，我们可能希望临时关闭 Kerberos。因此，本文将介绍如何在 HBase 中关闭 Kerberos，并提供相关代
原创
2024-10-14 03:28:47
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