作者:R星月 出处:http://www.cnblogs.com/rxingyue 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 做一个项目中由于数据量比较大,并且需要定时增量分析,做了hbase的分页.项目中用到的版本是hbase1.1 .需要启用协处理器 Aggregation 1.启动全局aggregation,能过操纵所有的表上的数据.通过修改hbase-site.xml这个文件来实现,只需要添加如下代码: <property> <name>hbase.coprocessor.use…

为了广大技术爱好者学习netty,在这里帮新浪微博@nettying宣传下他出版的新书 <netty权威指南>@nettying兄在华为NIO实践多年,这本书是他的技术和经验的一个结晶.Netty NIO反应堆线程模型,零copy,多包,半包处理,如果你对这些感兴趣,赶紧关注新浪微博@nettying吧.读了这本书,你的技术定会有一个质的飞跃,也是自己第一次给书写推荐,呵呵! 最近比较忙,隔了一段时间没有更新博客了.今天拿点时间来分享下关于hbase分页查询的实现思路,自己已经应用了该hbas…

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转自:http://www.aboutyun.com/thread-8957-1-2.html 问题导读:1.HBase查询与写入哪个更好一些?2.HBase面对复杂操作能否实现?3.Region服务器由哪2部分构成?扩展:4.HBase能否实现join操作?5.二级索引的作用是什么? 前言如今在软件开发领域,谈及大数据已经是家常便饭.笔者相信在未来几年内,大数据的运算和存储一定会成为企业关注的核心.在此普及一个概念,什么级别的数据才能称之为大数据?如果你存储在DB中的数据达到了PB或者单表过亿…

引言:过滤器的类型很多,但是可以分为两大类——比较过滤器,专用过滤器过滤器的作用是在服务端判断数据是否满足条件,然后只将满足条件的数据返回给客户端: 一.hbase过滤器的分类 1.比较过滤器 行键过滤器 RowFilter Filter filter1 = new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-22"))); scan.setFilter(filter1); 列族过…

运用hbase好长时间了,今天利用闲暇时间把Hbase的各种查询总结下,以后有时间把协处理器和自定义File总结下. 查询条件分为: 1.统计表数据 2,hbase 简单分页 3,like 查询 4 ,  AND 查询 5 ,  OR 查询 6  ,rowkey 的  in 查询 7 , 正则查询 上代码先. package com.query; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.It…

  HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术,是一种用于分布式存储大数据的列式数据库,关于HBase更加详细的介绍和技术细节,朋友们可以在网络上进行搜寻,笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题,有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下.不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理,其他的就不多说了. 首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标:总记录数.在关系数据库中很容易统计出记录总数,但在HBase中,这却是一个大难题,至少在目前,朋友们根本不要奢望能够通过类…

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…

实现原理: 1.读取hbase数据每页的数据时多取一条数据.如:分页是10条一页,第一次查询hbase时, 取10+1条数据,然后把第一条和最后一条rowkey数据保存在redis中,redis中的key为用户的token+URL.即token.set(token+url:list<String>); 2.前台点击下页时,查询当前页(currentPagae)在redis的list是否存在list.get(currentPage)的rowkey.如果存在,则以之前为startRowKey,取1…

HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,它的海量数据存储能力,超高的数据读写性能,以及优秀的可扩展性使之成为最受欢迎的NoSQL数据库之一.它超强的插入和读取性能与它的数据组织方式有着密切的关系,在逻辑上,HBase的表数据按RowKey进行字典排序, RowKey实际上是数据表的一级索引(Primary Index),由于HBase本身没有二级索引(Secondary Index)机制,基于索引检索数据只能单纯地依靠RowKey.也只有使用RowKey查询数据才能得到非常高…