一.协处理器—Coprocessor 1. 起源Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执 行求和.计数.排序等操作.比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到.虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算.然而在很多情况下,做一些简单的相 加或者聚合计算的时候, 如果直接将计算过程放置在 server 端…

先简单讲讲只用HBase来实现分页的思路: HBase利用scan来扫描表,通过startKey,stopKey来确定扫描范围,在需要进行分页时可以结合HBase提供的PagefFilter过滤扫描的行数使scan返回N条数据达到分页的目的(N为每页的记数),此时有以下两种方案达可以达到分页目的:   1. 在得到scan结果后把上一页的最后一条数据作为scan下一页时的startKey,但是此时下一页的数据在传到客户端时就要排除第一条数据了(因为第一条的数据是上一页的)   2.在每次scan…

目录: hdfs 命令操作本地 hbase Azure HDInsight HBase表数据导入本地 hbase hdfs命令操作本地hbase: 参见  HDP2.4安装(五):集群及组件安装 , 创建本地 hbase集群后,使用hadoop hdfs 命令在访问 hbase 存储数据时,数据在hdfs文件中的路径依赖于 hbase-site.xml 配置中hbase.rootdir参数,默认如下图: hdp2.4默认的目录地址为: hdfs://mycluster/apps/hbase/da…

Java,python操作Hbase 操作Hbase python操作Hbase 安装Thrift之前所需准备 安装Thrift 产生针对Python的Hbase的API 启动Thrift服务 执行python文件,对hbase进行操作 模块存放位置 Java操作Hbase 向Hbase中写记录 从Hbase中读记录 在Hbase中删除某个记录 从Hbase中批量读记录 python操作Hbase 由于Hbase是java开发的,所有如需要用python进行对Hbase的操作就需要借助Thrif…

http://www.360doc.com/content/13/0320/09/4675893_272623864.shtml…

HBase客户端查询存在的问题 Scan 用Get/Scan查询数据, Filter 用Filter查询特定数据 以上情况只适合几千行数据以及不是很多的列的"小数据". 当表扩展为亿万行及百万列时,在通过网络传递移动大量的数据导致网络拥堵,且客户端需要足够多内存来处理这么大量数据的计算操作,另外,客户端代码也会变的大而复杂. 解决方案 移动计算比移动数据更划算 Coprocessor将运算移动到数据所处的节点. 什么是Coprocessor? 简单来说,Coprocessor是一个框架…

一.服务端1.安装Protobuf2.RPC proto 定义文件:Examples.protooption java_package = "org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.generated";option java_outer_classname = "ExampleProtos";option java_generic_services = true;option java_generate_equals…

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的…

引言   假设HBase某张表有1000个Region,里面存储着100万行数据,现在需要统计满足某些条件的行数,普通的做法是使用Filter(过滤条件),通过HBase API将满足过滤条件的行数据Scan至客户端之后进行汇总,这需要在HBase RegionServer与Client之间传送大量的数据,占用大量的网络带宽,并影响响应时间.   这是一种典型的“移动数据”的计算方案,即将所有数据传送到计算节点后进行计算,熟悉Hadoop MapReduce的人知道,MR使用的是“移动计算”,即…

Hbase索引表的结构 Hbase Rowkey 设计 Hbase Filter Hbase二级索引 Hbase索引表的结构 在HBase中,表格的Rowkey按照字典排序,Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引,成为了其成功的最大的砝码 每一个索引建立一个表,然后依靠表的row key来实现范围检索.row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的,所以scan起来会比较效率.单表以row key存储索引,colu…