在 <HBase 中加盐之后的表如何读取:协处理器篇> 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能. 我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下: This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc w…

我们介绍了避免数据斑点的三种比较常见方法: 加盐-盐腌 哈希-散列 反转-反转 其中在加盐(Salting)的方法里面是这么描述的:给Rowkey分配一个随机指针以使其和之前排序不同.但是在Rowkey前面加了随机重叠,那么我们怎么将这些数据替换来呢?我将分三篇文章来介绍如何读取加盐之后的表,其中每篇文章提供一种方法,主要包括: 使用协处理器读取加盐的表 使用Spark读取加盐的表 使用MapReduce读取加盐的表 关于协处理器的入门及实战,参见请这里.本文使用的各组件版本:Hadoop的2.…

我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下:This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc which are needed for running MR jobs on tables, WALs, HFiles and other HB…

转自: https://blog.csdn.net/finad01/article/details/45952781 ------------------------------------------------------------------------------------------ hbase数据加盐(Salting)存储与协处理器查询数据的方法       用HBase存储数据时,如果不加任何处理,用户数据往往会集中在几个region中,从而导致数据处理的性能问题,写性能会不断…

一.什么是彩虹表? 彩虹表(Rainbow Tables)就是一个庞大的.针对各种可能的字母组合预先计算好的哈希值的集合,不一定是针对MD5算法的,各种算法的都有,有了它可以快速的破解各类密码.越是复杂的密码,需要的彩虹表就越大,现在主流的彩虹表都是100G以上. 二.上哪找彩虹表去? 现在有很多大牛已经把自己的彩虹表共享出来了,所以你可以去下载.还有一种方法就是自己通过工具生成. 不过自己生成有点不切合实际,生成小的彩虹表吧数据少,可以破解密码的位数少(复杂程度低),而且费时费力,4核4GB内…

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的…

src\shared\helpers\LocalizedResourcesHelper.ts…

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,…

摘要: 在密码学中,加盐是指在散列之前将散列内容(例如:密码)的任意固定位置插入特定的字符串.这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”.其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同,在不同的应用情景中,这个处理可以增加额外的安全性. 1. 什么是加盐? 在密码学中,加盐是指在散列之前将散列内容(例如:密码)的任意固定位置插入特定的字符串.这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”.其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同,在不同的应用情景中,这个处理可以增加额外的安全性.而Phoeni…

大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式(存放到RDD中):(1).调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中:Java版本如下: JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3)) 这种方式很简单,很容易就可以将一个集合中的数据变成RDD的初始化值:更常见的是(2).从文本中读取数据…