hdfs数据导入hbase，hdfs数据导入mongodb

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如何架构大数据系统hadoop

在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。

Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

利用选项2，先打通Hive对HBase指定表的全表访问，再建立一个新的空表，把查询出来的数据全部导入到新表当中，以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干，让我们试一个简单的例子。

将MySQL中大量数据导入到Hbase有什么好的方法：使用sqoop工具。在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

1、测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况，而HMaster正常。重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况。因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因。

2、网络延迟。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，RegionServer是HBase系统中最核心的组件，主要负责用户数据写入、读取等基础操作，没有请求显示，是因为网络延迟，可以重启Regionserver。

3、是这样的，相当于，一个是standby；hdp-m1；/，目前还没有配置；hbase是访问的hdp-m2；hbase hdp-m2为active则hdfs。他们的访问方式通过代理名称mycluster来访问；hdp-m2：9000/：/。

4、使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉。

5、唯一例外的是region的split可以正常进行，因为只有regionserver参与)，表的数据读写还可以正常进行。因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。向HBase插入数据时程序一直处于卡死状态。

6、解决方法：此问题产生的主要原因是因为zookeeper集群未关闭防火墙。

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

与HDFS不同的是，HBase是建立在HDFS之上的，它可以提供实时的、随机的、读写操作。同时，在数据访问上，HBase提供的是键值对访问模式，而不像HDFS是以文件为单位进行访问。

hbase的副本与hdfs的副本之间没有任何关系。hbase的副本是对历史数据的备份，是新旧数据，而非相同数据的copy；hdfs的副本是同一数据的copy。hbase的数据文件存放在hdfs上，但是在hdfs上具体如何存储对hbase是透明的。

Hbase是一个高可靠性（存储在hdfs上，有副本机制），高性能，面向列，非关系型的数据库（类似redis），可伸缩的分布式存储系统（因为是存储在hdfs上），利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群。

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