@ 目录 整合Phoenix 定义 为何要使用 安装 SHELL操作 表的映射 简易JDBC示例 二级索引 二级索引配置文件 全局索引 包含索引 本地索引(local index) HBase与 Hive 的集成 使用场景 集成方法 示例 整合已有HBase表示例 整合Phoenix 定义 Phoenix 官网地址 https://phoenix.apache.org/ Phoenix作为一款OLTP和Apache Hadoop的操作分析,是面向HBase的开源 SQL 皮肤,其通过 JDBC…

@ 目录 底层原理 Master架构 RegionServer架构 Region/Store/StoreFile/Hfile之间的关系 写流程 写缓存刷写 读流程 文件合并 分区 JAVA API编程 准备 示例 底层原理 Master架构 Meta 表格介绍:全称 hbase:meta,只是在 list 命令中被过滤掉了,本质上和 HBase 的其他表格一样,不要去改这个表. RowKey:([table],[region start key],[region id]) 即 表名,region…

@ 目录 概述 定义 特点 数据模型 概述 逻辑结构 物理存储结构 数据模型 应用场景 基础架构 安装 前置条件 部署 启动服务 高可用 Shell操作 基础操作 命令空间 DDL DML 概述 定义 HBase 官网地址 https://hbase.apache.org/ HBase 官网文档 https://hbase.apache.org/book.html HBase GitHub源码地址 https://github.com/apache/hbase Apache HBase是以HDF…

第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方网站:http://hbase.apache.org -- 2006年Google发表BigTable白皮书 -- 2006年开始开发HBase -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 -- 2010年HBase成为Apache顶级项目 -- 现在很多公…

1.HBase简介1.1 Hbase是什么HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列.多版本.非关系型的数据库,是Google Bigtable 的开源实现. 在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase. 1.2 HBase特点 大:一个表可以有上亿行,上百万列. 面向列:面向列(组)的存储和权限控制,列(组)独立检索. 稀疏矩阵:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏. 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动…

3.1分布式文件 HDFS默认一个块的大小是64MB,与普通文件不同的是如果一个文件小于数据块的大小,它并不占用整个数据块的存储空间. 主节点又叫名称节点:另一个叫从节点又叫数据节点.名称节点负责文件和目录的创建.删除和重命名,同时管理数据节点和文件块的映射关系.数据节点负责数据存储和读取. 3.2HDFS的相关概念 MapReduce中的map一次只处理一个块中的数据.HDFS抽象块的概念可以带来一下好处: 支持大规模文件存储 简化系统 适合数据备份 名称节点在启动过程中处于安全模式,只对外提…

如何在保证存储量的情况下,又能保证数据的检索速度. HBase提供了完善的海量数据存储机制,Solr.SolrCloud提供了一整套的数据检索方案. 使用HBase搭建结构数据存储云,用来存储海量数据:使用SolrCloud集群用来搭建搜索引擎,将要查找的结构化数据的ID查找出来,只配置它存储ID. 1.用户write data写数据(wd) 从用户提交写数据请求wd1开始:经历wd2写入MySQL数据库或写入结构数据存储云中:wd3提交到Solr集群中,从而依据业务需求创建索引. 2.用户re…

第10章 Hive实战之谷粒影音10.1 需求描述10.2 项目10.2.1 数据结构10.2.2 ETL原始数据10.3 准备工作10.3.1 创建表10.3.2 导入ETL后的数据到原始表10.3.3 向ORC表插入数据10.4 业务分析10.4.1 统计视频观看数Top1010.4.2 统计视频类别热度Top1010.4.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属视频类别以及对应视频类别的个数10.4.4 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别rank10.4.5 统计每个类别中的视…

2.1概述 Hadoop是Apache旗下的开源分布式计算平台,是基于Java开发的,具有很好的跨平台特性,其中核心文件是MapReduce和HDFS,而HDFS是根据谷歌文件系统GFS开源实现,是面向普通硬件环境的分布式文件系统,具有很好的容错性和很高的读写速度.MapReduce是根据谷歌的MapReduce开源实现的,允许用户在不了解分布式系统底层实现原理的情况下进行并行程序开发. 分布式存储.分布式处理 高可靠性.高效性.高扩展性.高容错性.成本低.运行在Linux上.支持多种编程语言开…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…