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说好不哭,但HBase2.0真的好用到哭

升级背景 个推作为专业的数据智能服务商,在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求,为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。 然而,运行HBase老集群(使用HBase1.0版本)多年后,遇到了两大问题:各节点基础环境不一致;该集群的服务器运行多年已过保。而且随着个推业务量增长,性能方面也开始遇到瓶颈。经过综合评估,个推决定将老集群升级并迁移到HBase2.0新集群以解决HBase老集群存在的上述问题。 升级步骤下面是个推升级并迁移的全步骤,供开发者参考。由于整个过程将涉及多个部门且用时长,建议各位在操作的过程中可以让各部门指定专人对接。准备1:HBase表认领,找到所有表的读写应用与业务方;准备2:HBase2.0新集群部署,并打通到所有读写应用服务器的网络;调试3:测试环境调试应用,确认能正常使用HBase2.0集群;调试4:开发数据校验工具,对迁移后新老集群数据进行完整性校验;迁移5:所有表双写工程上线,并确认新老集群写入数据一致;迁移6:所有读取应用变更,迁移到新集群,确认读取正常;收尾7:老集群写入工程停止,表禁用半个月,无异常后老...

EMR上如何进行流式SQL调试

1.前言 从EMR-3.21.0版本开始,EMR正式发布了Spark Streaming SQL功能,支持使用Spark SQL进行流式数据处理。经过两个版本的迭代,不少用户反馈当使用SQL进行流式作业开发时,查询结果正确性的调试过程比较麻烦。当前,我们需要完成用户真实的数据流开发,才能在结果存储系统中查看结果是否正确。有些数据存储系统又不方便查看,例如Kafka。这里简单罗列几点不便于调试的问题: 无法在控制台输出中直观看到SQL的执行结果,传统的需要在输出存储系统查看。 数据是变化的:包括输入数据和输出结果都是不断变化的,无法方便看到每个批次的执行结果。 每个批次执行的metrics也不方便查看,传统的需要在日志中查找。 除此外,还有一些高级功能也可以考虑到调试工具中,例如: 脱离真实数据源的数据模拟功能。 数据采样功能。 本文将介绍EMR提

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