环境准备 新建项目后在pom.xml中添加依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version></version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupI…

在生产环境中很有可能有那么几个Region比较大,但是都运行在同一个Regionserver中. 这个时候就需要手动将region移动到负载低的Regionserver中. 步骤: 1.找到要移动的region,记录红框的id值,这个是唯一的region ID 2.查看RegionServer列表,并记录ip.端口.startcode #明显读请求不均衡 3.我们需要将部分region移动到dn3这台RegionServer上. 例如: mine:t_match_odds,""&quo…

pom内容: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>0.98.6-cdh5.2.0</version> <exclusions> <exclusion> <artifactId>javax.servlet-api</artifac…

小序 到新公司不久,就接到一个任务:有个发送方,会通过udp发送一些信息,然后服务接收到信息后保存到数据库的一张表A,保存的这些数据在经过一系列处理,处理完成后累积到另一张表B,然后清空处理的表A的数据.目前发送方比较少,不久就要增加到100个. 方案 我采用netty5来进行udp的网络通讯,将接收到的数据保存到BlockingQueue中,然后读取BlockingQueue中的数据,取到100条就存到hbase数据库中. 部分代码 初始化netty int DEFAULT_PORT = 60…

项目背景: 在这次影像系统中,我们利用大数据平台做的是文件(图片.视频等)批次的增删改查,每个批次都包含多个文件,上传完成以后要添加文件索引(文件信息及批次信息),由于在Hbase存储的过程中,每个文件都对应一个文件rowKey,一个批次就会有很多个RoweKey,查询的下载的时候就必须根据每个文件的rowkey找到对应的文件,如果一个批次有很多个文件的话,就需要查找很多次,这样是很浪费时间的,一开始没注意这么多,开发并且完成功能测试后,觉得一切OK,但是作为大数据后台,对效率的要求非常高,在压…

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/apache-hive-0.14.0-binexport ZK_HOME=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.8export SCALA_HOME=/home/hadoop/app/scala-2.10.4export…

HBase的shell操作和JavaAPI的使用: Shell 表操作 创建表 create 'student','info' #表名 列族 插入表 put 'student','1001','info:sex','male' put 'student','1001','info:age','18' put 'student','1002','info:name','Janna' put 'student','1002','info:sex','female' put 'student','10…

一.hbase数据模型 完整的官方文档的翻译,参考:https://www.cnblogs.com/simple-focus/p/6198329.html 1.rowkey 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.访问HBASE table中的行,只有三种方式: 1.通过单个row key访问 2.通过row key的range(正则) 3.全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes…

转自:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8645081 ==是什么 == 目标Scope EasyStandard SQL access on top of HBase 官方定义 A SQL layer over HBase delivered as a client-embedded JDBC drivertargeting low latency queries over HBase data 个人理解 不同于Hive on HBas…

Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序.低成本.高可靠.高扩展.高有效.高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地. 因…