《hbase》专题

一、定义 1、该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。 2、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 3、HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。 4、HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。 二、HBase与关系型数据库的区别 1、HBase是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 2

一、Phoenix简介 Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可

一、前言 本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下： 二、CopyTable 2.1 简介 CopyTable可以将现有表的数据复制到新表中，具有以下特点： 支持时间区间 、row 区间 、改变表名称 、改变列族名称 、以及是否 Copy 已被删除的数据等功能； 执行命令前，需先创建与原表结构相同的新表

一、简述 在使用 HBase 时，如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列，此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽，即便网络状况允许，但是客户端的计算处理也未必能够满足要求。在这种情况下，协处理器（Coprocessors）应运而生。它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中，将处理好的数据再返回给客户端，这可以极大地降低需要传输的数据量，从而获得性能上的提升。同时

一、HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。 二、过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口

一、简述 截至到目前 (2019.04)，HBase 有两个主要的版本，分别是 1.x 和 2.x ，两个版本的 Java API 有所不同，1.x 中某些方法在 2.x 中被标识为 @deprecated 过时。所以下面关于 API 的样例，我会分别给出 1.x 和 2.x 两个版本。完整的代码见本仓库： Java API 1.x Examples Java API 2.x Examples 同

一、基本命令 打开 Hbase Shell： # hbase shell 1.1 获取帮助 # 获取帮助 help # 获取命令的详细信息 help 'status' 1.2 查看服务器状态 status 1.3 查看版本信息 version 二、关于表的操作 2.1 查看所有表 list 2.2 创建表 命令格式： create '表名称', '列族名称 1','列族名称 2','列名

一、集群规划 这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Regin Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。 二、前置条件

一、安装前置条件说明 1.1 JDK版本说明 HBase 需要依赖 JDK 环境，同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ，需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库： Linux 环境下 JDK 安装 1.2 Standalone模式和伪集群模式的区别 在 Standalone 模式下，所有守护进程都运行在一个 jvm 进程/实例中； 在伪分布模式下，HBase

一、基本概念 一个典型的 Hbase Table 表如下： 1.1 Row Key (行键) Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据，只有以下三种方式： 通过指定的 Row Key 进行访问； 通过 Row Key 的 range 进行访问，即访问指定范围内的行； 进行全表扫描。 Row Key 可以是任意字符串，存储时数据按照 Row Key 的字典序进

一、Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。 但是 Hado

一、Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址：storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下，有两个地方需要注意： 这里由于我服务器上安装的是 CDH 版本的 Hadoop，在导入依赖时引入的也是 CDH 版本的依赖，需要使用 <repository> 标签指定 CDH 的仓库地址； hadoop-common、hadoop-client、

本文向大家介绍Hive和HBase之间的区别，包括了Hive和HBase之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Apache Hive和HBase都是基于Hadoop的大数据技术，它们基本上具有相同的查询大数据的目的。但是，Apache Hive和HBase都在Hadoop之上运行，但它们的功能有所不同。 但是基于功能，我们可以如下区分Hive和HBase- 序号 键 蜂巢 HBase

本文向大家介绍通用MapReduce程序复制HBase表数据，包括了通用MapReduce程序复制HBase表数据的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 编写MR程序，让其可以适合大部分的HBase表数据导入到HBase表数据。其中包括可以设置版本数、可以设置输入表的列导入设置(选取其中某几列)、可以设置输出表的列导出设置(选取其中某几列)。 原始表test1数据如下： 每个row key都有两

本文向大家介绍RDBMS和HBase之间的区别，包括了RDBMS和HBase之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 RDBMS和HBase都是数据库管理系统。RDBMS使用表来表示数据及其关系。HBase是面向列的dbms，它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上运行。 以下是RDBMS与HBase之间的重要区别。 序号 键 关系数据库管理系统 HBase的 1个 定义 HBas