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使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的,数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache
使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的,数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache
使用Spark小文件合并工具说明 工具介绍 在Hadoop大规模生产集群中,由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中,集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件,会消耗NameNode大量内存,还会大幅降低读写性能,延长作业运行时间。因
使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景,向HBase中批量加载数据的方式有很多种,最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据;另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题: HBase企业级能力增强
使用Spark小文件合并工具说明 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 小文件自动合并特性开启后,Spark将数据先写入临时目录,再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB(默认值)。如果发现平均文件大小小于16MB,则认为分区下有小文件,Spark会启动一
提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。
使用Flume客户端加密工具 安装Flume客户端后,配置文件的部分参数可能需要填写加密的字符,Flume客户端中提供了加密工具。 安装Flume客户端。 登录安装Flume客户端的节点,并切换到客户端安装目录。例如“/opt/FlumeClient”。 切换到以下目录 cd f
使用Flume客户端加密工具 安装Flume客户端后,配置文件的部分参数可能需要填写加密的字符,Flume客户端中提供了加密工具。 安装Flume客户端。 登录安装Flume客户端的节点,并切换到客户端安装目录。例如“/opt/FlumeClient”。 切换到以下目录 cd f
ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 问题 当使用与Region Server相同的Linux用户(例如omm用户)但不同的kerberos用户(例如admin用户)时,为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常?
ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”异常 问题 当使用与Region Server相同的Linux用户(例如omm用户)但不同的kerberos用户(例如admin用户)时,为什么ImportTsv工具执行失败报“Permission denied”的异常?
使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 Oozie任务运行需要依赖Share Lib中的原生Jar包,Share Lib由Oozie内核启动时自动上传到HDFS的“/user/oozie”目录下,当HDFS上的Share Lib损坏、缺失或Jar包冲突可能导致Oozie任务运行失败。
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列
文件解析器,值为“LINE”或“BufferedLine”。 配置为“LINE”时,对从文件读取的字符逐个转码。 配置为“BufferedLine”时,对文件读取的一行或多行的字符进行批量转码,性能更优。 deserializer.maxLineLength 2048 按行解析最大长度。0到
DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS DiskBalancer用于单个DataNode节点上各磁盘之间的数据均衡。
说明: 使用安装客户端的用户执行以下命令加密密码。加密工具第一次执行时自动生成随机动态密钥并保存在“.loader-tools.key”中,加密工具每次加密密码时会使用此动态密钥。删除“.loader-tools.key”后加密工具执行时会重新生成新的随机密钥并保存在“.loader-tools
使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列
DiskBalancer是一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行的DataNode上的磁盘数据。工作方式与HDFS的Balancer工具类似。不同的是,HDFS Balancer工具用于DataNode节点间的数据均衡,而HDFS DiskBalancer用于单个DataNode节点上各磁盘之间的数据均衡。
使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后,HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时,最后启动失败? 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止:
使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后HMaster启动失败 问题 为什么在使用OfflineMetaRepair工具重新构建元数据后,HMaster启动的时候会等待namespace表分配超时,最后启动失败? 且HMaster将输出下列FATAL消息表示中止: