在使用Hbase shell 进行get 或scan操作时,时不时会看到一些数值被转成了16进制, 就像下面那样 value=W\x5C5\x80 那么这个值具体等于多少? 查阅资料后发现算法如下 W -> W的ASCII码16进制 为 0x57 \x5C -> 就是16进制不变 0x5C 5 -> 5的ASCII码16进制 为 0x35 \x80 -> 就是16进制不变 0x80 所以从左往右重新拼起来就是 0x575C3580 -> 转成十进制为  1465660800

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.clie

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

/** * @Title: queryData * @Description: 从HBase查询出数据 * @author xxxx * @param tableName * 表名 * @param rowkey * rowkey * @return 返回用户信息的list * @throws IOException * @throws UnsupportedEncodingException */ public static ArrayList<xxxxUserInfo> queryData

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

1.Hbase 根据rowkey 查询 conf的配置信息如下: conf = new Configuration(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.50.253:2181"); conf.set("hbase.rootdir", "hdfs://192.168.50.253:9000/hbase"); .csharpcode, .csharpcode pre { f

def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g"

java代码如下: package db.insert; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java

import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Set; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.TypeReference; public class Demo { public static void main(Stri

首先,解决talend连接hbase的问题: 公司使用的机器是HDP2.2的机器,上面配置好Hbase服务,在集群的/etc/hbase/conf/hbase-site.xml下,有如下配置: <property> <name>zookeeper.znode.parent</name> <value>/hbase-unsecure</value> </property> 这个配置是决定, Hbase master在zookeeper中

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

1. 起因 由于历史原因,公司的数据是持久化在HBase中,查询是通过Solr来实现,这这样的设计必然涉及到要把Hbase中的数据实时同步到Solr,但所有的服务都在一个同一个集群及每台机子都安装了很多不同的服务,导致数据经常丢失,Solr分片也经常在Recovering.Down 状态中游离,因此决定把Solr剥离出来,形成单独的集群,给其它服务减压. 2. 要求 保证数据不能丢失 切换期间业务能正常使用 切换失败,可以回归到旧的集群 3. 整体流程设计 HBase Indexer 要同时往新

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; impor

传统的关系型数据库有CRUD增删改查操作,同样对于NoSQL列式数据库也有CRUD操作.本文对HBase中常用的Scan.GET.PUT.DELETE操作的用法做个总结. Put操作 Put相当于传统数据库的add操作,就是在数据库中添加一条或多条记录. Put操作分为两类,一类是一次操作一条记录,另外一类是一次操作多条数据. HBase提供一个Put类,通过该类的对象就可以在HBase中添加数据. Put类提供的构造函数如下: Put(byte[] row) Put(byte[] row,Ro

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive)     前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop