hadoop-hbase几个错误记录

本文分享了HBase集群部署过程中遇到的各种问题及其解决方案,包括防火墙设置、免密登录配置、PID文件路径修改、时间同步调整及节点状态管理等。

集群这东西,就是各种文件配置,太过于杂乱导致,如果你不是特别细心,总是会错误百出,以致于精神萎靡而无法向前。但是,有时候,即便你细心得像个暖男,最后还是会出现问题,很多时候,这并不是你的错,而是机器的错,但是,如果你不能够在短时间内找到“问题”的真正原因,背锅的还是你自己

几个浪费时间的问题
* 1还是防火墙问题:把防火墙全部给永久封停

# 关闭iptables
/etc/init.d/iptables stop

# 永久关闭
chkconfig iptables off

# 检查
chkconfig --list iptables
# The directory where pid files are stored. /tmp by default.

export HBASE_PID_DIR=/var/hadoop/pids 
  • 4hbase集群部分节点HRegionServer启动后自动关闭的问题
    集群节点的时间不一致!服,又是这个问题,之前改过!解决方法如下:
1)在hbase-site.xml文件中 修改增加 ,将时间改大点(我采用的,懒得改时间了)
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>150000</value>
</property>
2)或者修改系统时间,将时间改为一致(建议采用本方法):(这种方式不精确,需要使用一个远程节点作为校准比较好)
修改日期
date -s 11/23/2013
修改时间
date -s 15:14:00
检查硬件(CMOS)时间
clock -r
将系统时间写入CMOS
clock -w

3、修改完成后单独启动HRegionServer节点即可:
启动集群中所有的regionserver
./hbase-daemons.sh start regionserver
启动某个regionserver
./hbase-daemon.sh start regionserver
  • 5 主节点node1可能中途死掉重启,从active变为standby,导致hbase死掉;需要关闭重启node2辅助节点,让node1重新变为active**时时刻刻都要检查每个点是否出错**

  • hbase使用
    使用phonenix批量导入csv数据到hbase数据库

bin/psql.py node1:2181 建表sql 数据文件csv

enter description here

<think>首先,用户的问题是:“我想查找关于实验5中HBase高级特性里过滤器的相关内容 请问实验5 HBase高级特性之过滤器相关内容”。根据系统指令,我需要使用中文回答,结构清晰,保证回答真实可靠。 用户提供了几个引用: - 引用[1]:关于HBase过滤器的总结,解释了如何使用过滤器根据列族、列、版本来过滤数据,提到了抽象的操作符。 - 引用[2]:HBase高级特性:过滤器(一),描述了如何创建过滤器,具体是RowFilter的构造函数参数。 - 引用[3]:来自头歌的HBase扫描与过滤实验,包括创建表、插入数据和扫描操作的Shell命令。 用户提到“参考站内引用”,并说这些引用仅供参考,不是用户真正的需求。我需要参考用户上一次的问题和我的回答,但在这个对话中,这是用户的第一个问题,所以上一次回答是空的或示例。回顾上下文,系统指令给出了一个示例,但用户的问题是新开始的。 用户说:“并不是用户真正的需求”,所以我不能直接复制这些引用;我需要基于这些信息,并结合实验5的HBase高级特性内容,提供有用的回答。 关键点:用户问的是“实验5 HBase高级特性之过滤器相关内容”。结合引用,实验5可能类似于一个实验项目,重点在HBase的过滤器功能。 我的回答需要: 1. 结构清晰,逐步解决问题。 2. 使用正确的LaTeX格式:行内数学用$...$,独立公式用$$...$$单独成段。 3. 中文回答。 4. 生成相关问题。 5. 在引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 从引用中提取关键信息: - 过滤器允许过滤数据基于行键、列族、列、版本等。 - 创建过滤器需要操作符(如RowFilter的CompareOp)和比较器。 - 实验例子包括Shell命令创建表、插入数据、扫描操作。 用户提到“实验5”,可能是一个特定的实验编号;我需要假设这是关于HBase过滤器的实验。 结构化回答: 1. **介绍HBase过滤器**:简要解释什么是过滤器,为什么有用。 2. **过滤器类型**:基于引用,讨论不同类型的过滤器(如RowFilter、FamilyFilter、ValueFilter等)。 3. **创建和使用过滤器**:如何使用Shell或Java API创建和应用过滤器。 4. **实验相关步骤**:基于引用[3],描述实验中的命令或操作。 5. **生成相关问题**:结束时添加相关问题。 添加引用标识:当引用信息时,在末尾添加[^1]、[^2]等。例如,如果提到过滤器的操作符,可以参考引用[1]。 确保LaTeX正确:可能不需要数学公式,但如果有变量等,用$...$。例如,提到版本号时,可以写$v$。 回答框架: - 开头概述实验5的内容。 - 然后分点解释过滤器的概念、创建、使用。 - 提供Shell或Java示例代码片段(如果需要)。 - 结尾生成相关问题。 生成相关问题: - 类似于系统示例:快速排序的性能分析等。 - 如:如何在Java中使用过滤器?过滤器的性能影响?常见错误等。 最终回答: 1. 解释实验5的HBase过滤器内容。 2. 使用引用支持解释。 3. 添加相关问题。 </think>### 实验5 HBase高级特性之过滤器相关内容 根据您的查询,实验5聚焦于HBase的高级特性中的过滤器功能。过滤器是HBase的核心特性之一,允许您在查询时高效地过滤数据,基于行键、列族、列名、版本号等条件进行筛选,从而减少网络传输开销并提升查询性能。HBase的三维有序结构(行键有序、列有序、版本有序)使得过滤器可以快速定位和处理数据[^1]。以下我将基于提供的引用内容,逐步解析实验5的相关知识点,包括过滤器的原理、创建方法、使用示例(Shell和Java API),以及实验操作要点。所有内容结构化清晰,便于您理解和操作。 #### 1. **过滤器的基本原理和作用** - 过滤器在HBase中扮演“服务端过滤器”的角色:当客户端发起查询请求时,过滤器会被分发到各个RegionServer处理,直接在数据节点上过滤匹配的记录,避免了将大量不相关数据传输回客户端。这尤其适用于大数据场景,能显著降低网络负载和延迟[^1]。 - **核心组件**:过滤器需要两类参数: - **抽象操作符**(如`CompareOperator`):定义比较逻辑,例如`EQUAL`(等于)、`GREATER`(大于)或`NOT_EQUAL`(不等于)。 - **比较器**(如`ByteArrayComparable`):指定比较的具体值或条件,例如行键前缀或列值范围。 例如,创建一个行键过滤器时,操作符决定如何比较行键值,比较器提供目标值[^2]。 #### 2. **过滤器的常见类型和创建方法** 实验5中常用的过滤器类型包括: - **RowFilter**:基于行键过滤数据(例如,查找特定行前缀)。 - **FamilyFilter**:根据列族过滤(例如,只检索指定列族的数据)。 - **ValueFilter**:基于列值过滤(例如,筛选数值或字符串匹配的记录)。 - **版本过滤器**(如`TimestampsFilter`):针对特定版本号的数据进行过滤。 创建过滤器的一般步骤(适用于Java API): - 使用`RowFilter`等类的构造函数,传入操作符和比较器实例。 ```java // Java API示例:创建行键过滤器匹配以"row-1"开头的行 import org.apache.hadoop.hbase.CompareOperator; import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator; RowFilter filter = new RowFilter( CompareOperator.EQUAL, // 操作符:等于 new SubstringComparator("row-1") // 比较器:匹配子字符串"row-1" ); ``` 这里,`CompareOperator.EQUAL`指定了比较逻辑,`SubstringComparator`提供比较条件[^2]。类似地,Shell命令中也可以应用过滤器。 #### 3. **实验操作示例:使用Shell命令实现过滤** 实验5可能涉及类似引用[3]中的Shell操作,包括创建表、插入数据和扫描过滤。以下是完整步骤(基于实验上下文): - **步骤1: 创建表和插入数据** 首先,创建一个HBase表并插入示例数据(例如,模拟学生课程数据)。 ```bash # 启动HBase并创建表 start-hbase.sh create 'exam_tb1', 'student_info', 'course_info' # 插入数据 put 'exam_tb1', 'row-1', 'student_info:name', 'zhangsan' put 'exam_tb1', 'row-1', 'student_info:s_no', '2020001' put 'exam_tb1', 'row-1', 'course_info:c_no', '123001' put 'exam_tb1', 'row-1', 'course_info:c_name', 'HBase' put 'exam_tb1', 'row-2', 'student_info:name', 'lisi' put 'exam_tb1', 'row-2', 'student_info:s_no', '2020002' put 'exam_tb1', 'row-2', 'course_info:c_no', '123002' put 'exam_tb1', 'row-2', 'course_info:c_name', 'Hadoop' ``` - **步骤2: 应用过滤器扫描数据** 使用Shell的`scan`命令结合过滤器查询特定行(例如,过滤行键包含"row-1"的记录)。 ```bash # 扫描并应用过滤器 scan 'exam_tb1', {FILTER => "RowFilter(=, 'substring:row-1')"} ``` 输出应仅显示行键为"row-1"的数据,例如: ``` row-1 column=student_info:name, value=zhangsan row-1 column=student_info:s_no, value=2020001 ... ``` 此命令中的`{FILTER => ...}`指定了过滤器参数,`substring:row-1`表示使用子字符串比较器[^3]。实验5中类似操作帮助理解过滤器的实时应用。 #### 4. **Java API实现高级过滤(实验扩展)** 实验5可能包括Java编程部分,用于动态创建过滤器和处理查询结果: ```java // Java示例:使用过滤器扫描表并检索特定列值 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.filter.*; import java.io.IOException; public class HBaseFilterDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 配置HBase连接 Configuration config = HBaseConfiguration.create(); try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("exam_tb1"))) { // 创建组合过滤器:筛选列族"student_info"且列名包含"name" Filter filter1 = new FamilyFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("student_info"))); Filter filter2 = new QualifierFilter(CompareOperator.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("name"))); FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL, filter1, filter2); // 执行扫描 Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filterList); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result result : scanner) { // 处理结果... System.out.println("Row: " + Bytes.toString(result.getRow())); } } } } ``` 此代码演示了如何构建组合过滤器(`FilterList`),结合多个条件精确过滤数据。这在实验5中常用于处理复杂查询场景[^2][^3]。 #### 5. **实验注意事项和性能优化** - **关键点**:实验5强调过滤器的服务端优势,直接在RegionServer过滤减少了数据传输量。例如,使用`TIMESTAMP`过滤器可以高效检索特定版本数据(设版本号为$v$,则过滤条件如$v > 3$)。 - **常见错误**:如果过滤器设置不当(例如操作符错误),可能导致查询无结果或性能下降。建议在实验中测试不同操作符(如`CompareOperator.LESS`)的效果。 - **最佳实践**:优先使用RowFilter等高效过滤器,避免全表扫描。实验5中可通过日志验证过滤器分发到RegionServer的过程[^1]。 通过以上内容,您应该能掌握实验5中HBase过滤器的核心知识点。如需进一步实践,可参考引用中的Shell脚本或Java代码模板。实验5的重点是理解过滤器如何利用HBase的三维有序结构提升查询效率[^1][^2]。
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