hbase 某台regionserver更换ip后出现块不同步的现象

HBase在线平滑迁移region HBase在线平滑迁移region此方式可以用作hbase配置修改,平滑重启regionserver,或移除某个rs节点关闭自动balancer转移RS上的region下线RS开启自动balancer上线RS启动balance 此方式可以用作hbase配置修改,平滑重启regionserver,或移除某个rs节点 关闭自动balancer 通过hbase shell 关闭自动balancer h... 阅读详情

方式一: 重新hbase集群让metedata识别新ip,使用修复元数据,重新分配块的脚本 rephbase.sh

#!/bin/bash
su - hbase <<EOF
hbase hbck -fixMeta -fixAssignments
hbase hbck -repair
hbase hbck -fixEmptyMetaCells
hbase hbck
EOF

方式二:如果一没有成功,例如出现如下错误
在这里插入图片描述
进入ambari hbase master uI 观察节点状态发现新节点ip已经存在并且数据在上面,但是旧节点的主机名也存在,块在新ip节点上,所以需要通过graceful脚本

graceful_stop.sh 命令为 在hbase/bin 下 执行此脚本 graceful_stop.sh 10.0.30.139
graceful_stop.sh脚本内容:

#!/usr/bin/env bash
#
#/**
# * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
# * distributed with this work for additional information
# * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
# * to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# * "License"); you may not use this file except in compliance
# * with the License.  You may obtain a copy of the License at
# *
# *     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
# *
# * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# * See the License for the specific language governing permissions and
# * limitations under the License.
# */

# Move regions off a server then stop it.  Optionally restart and reload.
# Turn off the balancer before running this script.
function usage {
  echo "Usage: graceful_stop.sh [--config <conf-dir>] [-d] [-e] [--restart [--reload]] [--thrift] [--rest] <hostname>"
  echo " thrift         If we should stop/start thrift before/after the hbase stop/start"
  echo " rest           If we should stop/start rest before/after the hbase stop/start"
  echo " restart        If we should restart after graceful stop"
  echo " reload         Move offloaded regions back on to the restarted server"
  echo " d|debug        Print helpful debug information"
  echo " maxthreads xx  Limit the number of threads used by the region mover. Default value is 1."
  echo " hostname       Hostname of server we are to stop"
  echo " e|failfast     Set -e so exit immediately if any command exits with non-zero status"
  exit 1
}

if [ $# -lt 1 ]; then
  usage
fi

bin=`dirname "$0"`
bin=`cd "$bin">/dev/null; pwd`
# This will set HBASE_HOME, etc.
. "$bin"/hbase-config.sh
# Get arguments
restart=
reload=
debug=
thrift=
rest=
maxthreads=1
failfast=
while [ $# -gt 0 ]
do
  case "$1" in
    --thrift)  thrift=true; shift;;
    --rest)  rest=true; shift;;
    --restart)  restart=true; shift;;
    --reload)   reload=true; shift;;
    --failfast | -e)  failfast=true; shift;;
    --debug | -d)  debug="--debug"; shift;;
    --maxthreads) shift; maxthreads=$1; shift;;
    --) shift; break;;
    -*) usage ;;
    *)  break;;	# terminate while loop
  esac
done

# "$@" contains the rest. Must be at least the hostname left.
if [ $# -lt 1 ]; then
  usage
fi

# Emit a log line w/ iso8901 date prefixed
log() {
  echo `date +%Y-%m-%dT%H:%M:%S` $1
}

# See if we should set fail fast before we do anything.
if [ "$failfast" != "" ]; then
  log "Set failfast, will exit immediately if any command exits with non-zero status"
  set -e
fi

hostname=$1
filename="/tmp/$hostname"

local=
localhostname=`/bin/hostname`

if [ "$localhostname" == "$hostname" ]; then
  local=true
fi

log "Disabling load balancer"
HBASE_BALANCER_STATE=`echo 'balance_switch false' | "$bin"/hbase --config ${HBASE_CONF_DIR} shell | tail -3 | head -1`
log "Previous balancer state was $HBASE_BALANCER_STATE"

log "Unloading $hostname region(s)"
HBASE_NOEXEC=true "$bin"/hbase --config ${HBASE_CONF_DIR} org.jruby.Main "$bin"/region_mover.rb --file=$filename $debug --maxthreads=$maxthreads unload $hostname
log "Unloaded $hostname region(s)"

# Stop the server(s). Have to put hostname into its own little file for hbase-daemons.sh
hosts="/tmp/$(basename $0).$$.tmp"
echo $hostname >> $hosts
if [ "$thrift" != "" ]; then
  log "Stopping thrift server on $hostname"
  if [ "$local" == true ]; then
    "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} stop thrift
  else
    "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} stop thrift
  fi
fi
if [ "$rest" != "" ]; then
  log "Stopping rest server on $hostname"
  if [ "$local" == true ]; then
    "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} stop rest
  else
    "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} stop rest
  fi
fi
log "Stopping regionserver on $hostname"
if [ "$local" == true ]; then
  "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} stop regionserver
else
  "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} stop regionserver
fi
if [ "$restart" != "" ]; then
  log "Restarting regionserver on $hostname"
  if [ "$local" == true ]; then
    "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} start regionserver
  else
    "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} start regionserver
  fi
  if [ "$thrift" != "" ]; then
    log "Restarting thrift server on $hostname"
    # -b 0.0.0.0 says listen on all interfaces rather than just default.
    if [ "$local" == true ]; then
      "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} start thrift -b 0.0.0.0
    else
      "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} start thrift -b 0.0.0.0
    fi
  fi
  if [ "$rest" != "" ]; then
    log "Restarting rest server on $hostname"
    if [ "$local" == true ]; then
      "$bin"/hbase-daemon.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} start rest
    else
      "$bin"/hbase-daemons.sh --config ${HBASE_CONF_DIR} --hosts ${hosts} start rest
    fi
  fi
  if [ "$reload" != "" ]; then
    log "Reloading $hostname region(s)"
    HBASE_NOEXEC=true "$bin"/hbase --config ${HBASE_CONF_DIR} org.jruby.Main "$bin"/region_mover.rb --file=$filename $debug --maxthreads=$maxthreads load $hostname
    log "Reloaded $hostname region(s)"
  fi
fi

# Restore balancer state
if [ $HBASE_BALANCER_STATE != "false" ]; then
  log "Restoring balancer state to $HBASE_BALANCER_STATE"
  echo "balance_switch $HBASE_BALANCER_STATE" | "$bin"/hbase --config ${HBASE_CONF_DIR} shell &> /dev/null
fi

# Cleanup tmp files.
trap "rm -f  "/tmp/$(basename $0).*.tmp" &> /dev/null" EXIT

这个操作是平滑的重启regionserver进程,对服务不会有影响,他会先将需要重启的regionserver上面的所有 region迁移到其它的服务器,然后重启,最后又会将之前的region迁移回来,但我们修改一个配置时,可以用这种方式重启每一台机子,这个命令会关 闭balancer,所以最后我们要在hbase shell里面执行一下balance_switch true,对于hbase regionserver重启,不要直接kill进程,这样会造成在zookeeper.session.timeout这个时间长的中断,也不要通过 bin/hbase-daemon.sh stop regionserver去重启,如果运气不太好,-ROOT-或者.META.表在上面的话,所有的请求会全部失败。

完成后重启hbase 集群并且 balance_switch true 手工开启状态如下为正常
在这里插入图片描述

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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yangyanping20108的博客 1668

学习Hadoop第二十五课(单节点HBase建表、插入数据及查询)

上节课我们一起学习了HBase的一些理论知识还搭建好了单节点的HBase,那么这节课我们一起来学习一下HBase是如何建表,如何插入数据以及如何查询数据的。大家如果没看过上节课内容的,可以到:http://blog.youkuaiyun.com/u012453843/article/details/52970967这篇博客进行学习。 第一部分:建表        我们使用命令行的方式来进行建表,插入数据和

u012453843的专栏 2625

学习Hadoop第二十四课(HBase 简单入门)

上节课我们一起简单学习了Shell脚本,这节课我们来简单学习一下HBase,首先我们来看一下HBase的简介,如下图所示。       接下来我们一块儿看一下HBase的几个概念,首先来看第一个概念:Row Key,如下图所示,Row Key顾名思义,就是把一行当做主键,由于HBase建立了索引,所以我们根据行号可以迅速定位的那一行,我们还可以通过Row Key的range来定位数据,也就是

u012453843的专栏 2834

hbase启动

drwxr-xr-x.  4 wangshumin wangshumin   4096 2月  10 19:33 bin-rw-r--r--.  1 wangshumin wangshumin 108389 3月  29 2016 CHANGES.txtdrwxr-xr-x.  2 wangshumin wangshumin   4096 2月  10 19:34 confdrwxr-xr-x. ...

大JAVA解决方案 337

HBase搭建,HBase Shell命令

[root@master ~]# jps 53559 ResourceManager 53181 NameNode 105100 Jps 53390 SecondaryNameNode 105070 QuorumPeerMain [root@master ~]# hdfs dfsadmin -safemode leave Safe mode is OFF [root@master ~]# cd /usr/local/soft/packages/ [root@master packages]# ls apa.

ZZJXP的博客 878

hbase命令_Hbase 的一点小总结

前言记录一下当时在管理 CDH 版本的 Hbase 时候的一些小经验。配置 HBase CanaryCanary 是一个阶段性检查 RegionServer 是否存活的服务。默认是关闭的,你可以启用这个服务,并设置一些相关属性。启用 Canary/usr/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary --daemon具体可配置选项可以查看官网文档。检查...

weixin_39714763的博客 248

Hbase搭建遇到得问题-regionServer连接不上master

今天在搭建云服务器上搭建hbase集群的时候遇到了一个问题,regionServer怎么都连不上master 报的错误就是连不上主机vm_0_11_centos,端口是16000,这个端口是是master默认绑定的肯定启动了,用命令扫描一下也知道 netstat -tlunp ,但是发现运行的是IP是127.0.0.1,这个就很蛋疼了,为什么呢?稍微一思索 报错的是主机名叫做vm_0_11_centos,这个hostname是我买服务器自带的没有改过,在etc/hosts下面一看就发现了了这个绑定的是12

u010741032的博客 1988
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lcm_linux
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