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This chapter covers ■ The origins of Hadoop, HBase, and NoSQL ■ Common use cases for HBase ■ A basic HBase installation ■ Storing and querying data with HBase 本章要点 Hadoop,HBase和NoSQL的起源 HBase的常见应用案例 HBase的基本安装 基于HBase保存与查询数据 http://www.uifanr.com/ HB…
Hbase 概述 大数据及 NoSQL 的前世今生 传统的关系型数据库处理方式是基于全面的 ACID 保证,遵循 SQL92 的标准表设计模式(范式)和数据类型,基于 SQL 语言的 DML 数据交互方式.长期以来这种基于关系型数据库的 IT 信息化建设中发展良好,但受制于关系型数据库提供的数据模型,对于逐渐出现的,为预先定义模型的数据集,关系型数据库不能很好的工作.越来越多的业务系统需要能够适应不同种类的数据格式和数据源,不需要预先范式定义,经常是非结构化的或者半结构化的(如用户访问网站的日志…
近期接触HBase,看了HBase In Action的英文版.開始认为还行,做了些笔记.可是兴许看下去,越来越感觉到实战这本书比較偏使用上的细节,对于HBase的具体设计涉及得很少.把前三章的一些笔记帖一下.后面几章内容不打算整理了.并非说书内容不好. key-value存储.强一致性,多个RegionServer节点对client端是不暴露细节的 使用场景:典型的web-search, capture incremental data, ad. click stream, content s…
背景 在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移.而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问.当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰. HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据场景,具备以下特点: 表规模大,亿级别行,上百万列     面向列存储,列独立检索 但是 HBa…
为了支持hbase0.98.6,需要重新编译spark 1. 下载spark 1.1.0源代码,以及 scala-2.10.4的bin包. 将环境变量 SCALA_HOME 设置为 scala-2.10.4 的目录位置. 2. 下载较新的pom.xml (https://github.com/tedyu/spark) 将该repository中的 spark/pom.xml和spark/examples/pom.xml下载下来,覆盖至用于编译的spark源代码中. 3. 进入源代码目录编译 ex…
HBase之所以与Hadoop是最好的伙伴,我理解就因为两点:1.HADOOP的HDFS,为HBase提供了分布式的存储方式:2.HADOOP的MR为HBase提供的分布式的计算方法.u 其中第一点,主要是HBase在HDFS的支撑下,实现了HRegion来进行分布式的管理.HBase中除了我们定义的数据表格外,其自身还有两类表格:-ROOT-表和.META.表.在分布式的环境下,客户端定位到要访问的具体某行数据,需要依次通过:唯一的-ROOT-表,具体某个.META.表,具体某个RegionS…
准备工作:采用的HBase版本是:CDH4.5,其中的Hadoop版本是:hadoop-2.0.0-cdh4.5.0:HBase版本是:hbase-0.94.6-cdh4.5.0: Hbase的配置文件的最基本设置conf/hbase-env.sh文件,需明确定义: export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_31conf/hbase-site.xml文件,需明确定义:<configuration><property>    <name>h…
1.HBase模仿了Google的BigTable,是一种开源的,面向列族的数据库.它基于行键(rowkey),列键(column key)和时间戳(TimeStamp)来建立索引.HBase是建立在分布式集群中的.HBase的最佳合作伙伴是Hadoop(提供HDFS文件系统和MapReduce操作)和Zookeeper(管理分布集群) 2.HBase的安装分为三种模式:单机,伪分布式和全分布式,这也是和Hadoop的三种模式一一对应的. 3.我使用的CDH4,里面提供了hadoop-2.0.0…
As we now know, many prominent internet companies, most notably Google, Amazon, Yahoo!, and Facebook, were on the forefront of this explosion of data. Some generated their own data, and others collected what was freely available; but managing these v…