——本文非本人原创,为公司同事整理,发布至此以便查阅 一.入库前数据准备 1.入hbase详细要求及rowkey生成规则,参考文档“_入HBase库要求 20190104.docx”. 2.根据标准库中的数据,生成带有rowkey的视图. 参照159数据库hubei_std用户下的p_getRowKey1存储过程,生成该用户下 所有表带有rowkey的视图. 注:运行存储过程时,需传入医院编码和采集次数. 3.在进行正式入库前,先以医院编码在hbase中建立命名空间(hbase shell  进

通过Sqoop实现Mysql / Oracle 与HDFS / Hbase互导数据\ 下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令.一.Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168.66.91 m

  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

1.背景调研: 目前存在的hbase数据迁移主要分如下几类: 根据上图,可以看出: 其实主要分为两种方式:(1)hadoop层:因为hbase底层是基于hdfs存储的,所以可以通过把hdfs上的数据拷贝的方式来实现,即:DistCp. (2)hbase层:主要是基于hbase数据层的 CopyTable:需要scan全表数据,效率比较低下 Export/Import:scan全表数据到文件然后再import其他集群上 Snapshot:通过快照的方式,只对元数据进行克隆,不拷贝实际数据,因此性能

HBase表数据分页处理 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

先说说需求的背景,由于业务数据都在Oracle数据库中,想要对它进行数据的分析会非常非常慢,用传统的数据仓库-->数据集市这种方式,集市层表会非常大,查询的时候如果再做一些group的操作,一个访问需要一分钟甚至更久才能响应. 为了解决这个问题,就想把业务库的数据迁移到Elasticsearch中,然后针对es再去做聚合查询. 问题来了,数据库中的数据量很大,如何导入到ES中呢? Logstash JDBC Logstash提供了一款JDBC的插件,可以在里面写sql语句,自动查询然后导入到ES

临近春节,接到了一个导入数据的任务,在Linux客户端中的数据有50G,大约3亿3千万行: 刚开始很天真,把原始的txt/csv文件用sh脚本转化成了oralce 的insert into 语句,然后分割原始文件,用sqlplus@文件名导入. step1 txt 转化为sql cnt= cat /nfsdata/table/dayinsert.txt | awk -F' ' '{ if (cnt<100) { cnt=cnt+1; } else { cnt=0; print "commi

docker数据拷贝的方式有很多种,下面介绍几种数据拷贝的方式:此处只是介绍几种简易的方式,更多方式可以google下. 从容器中向主机拷贝数据 docker cp <containerId>:/file/path/within/container /host/path/target docker cp 8e7e5f4574f4:/root/test.txt ./test.txt 从主机向容器中拷贝数据 docker cp /host/path/target <containerId&g

1.首先需要两个jar包jxl.jar,ojdbc.jar(注意版本,版本不合适会报版本错误)2.代码: Java代码   import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.Bi

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea

目录: hdfs 命令操作本地 hbase Azure HDInsight HBase表数据导入本地 hbase hdfs命令操作本地hbase: 参见  HDP2.4安装(五):集群及组件安装 , 创建本地 hbase集群后,使用hadoop hdfs 命令在访问 hbase 存储数据时,数据在hdfs文件中的路径依赖于 hbase-site.xml 配置中hbase.rootdir参数,默认如下图: hdp2.4默认的目录地址为: hdfs://mycluster/apps/hbase/da

有时由于项目开发的需要,必须将SQLServer2005中的某些表同步到Oracle数据库中,由其他其他系统来读取这些数据.不同数据库类型之间的数据同步我们可以使用链接服务器和SQLAgent来实现.假设我们这边(SQLServer2005)有一个合同管理系统,其中有表contract 和contract_project是需要同步到一个MIS系统中的(Oracle9i)那么,我们可以按照以下几步实现数据库的同步.1.在Oracle中建立对应的contract 和 contract_project

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

最近参与的一个系统涉及到把SQL Server 2k的数据迁移到Oracle 10G这一非功能需求.特将涉及到相关步骤列举如下供大家参考: 环境及现有资源: 1.OS: Windows 7 Enterprise 32 bits 2.开发电脑安装有数据库SQL Server 2008.以及Oracle 10G R2 3.客户提供的SQL Server 2k的数据库备份.bak文件 4.Visual Studio 2008 5.Oracle ODAC 1020221 可选方案: 1.DTS(SQL

http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Loading+Data+into+HBase 1)下载样本文件 到官网去下载

业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出

一.HBase读数据流程 1.Client访问Zookeeper,从ZK获取-ROOT-表的位置信息,通过访问-ROOT-表获取.META.表的位置,然后确定数据所在的HRegion位置: 2.Client访问HRegion所在的HRegionServer,通过HRegionServer获取需要查找的数据: 3.Client到HRegion的中去查找数据,首先到MemStore中查找,查到直接返回:查不到就去ClockCache中查找,查到直接返回:再查不到就去StoreFile中读数据,把读到

DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具.可以将数据拷贝到另个一集群,也可以将另一个集群的数据拷贝到本集群.

当我们用HBase 存储实时数据的时候, 如果要做一些数据分析方面的操作, 就比较困难了, 要写MapReduce Job. Hive 主要是用来做数据分析的数据仓库,支持标准SQL 查询, 做数据分析很是方便,于是便很自然地想到用Hive来载入HBase的数据做分析, 但是很奇怪地是, 上网查了一下, 只看到以下两种情况: 1. 如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据. 2. Hive 与HBase集成, 直接从Hive里面连HBase的数据库进行查询.参考链接: https://cw

一.excel文件转换成txt文件的步骤 a.首先要把excel文件转换成txt文件 1.Excel另存为中已经包含了TXT格式,所以我们可以直接将Excel表格另存为TXT格式,但是最后的效果好像不是很令人满意(如下图): 这种方式是将表格以空格符分隔来排出来的,若表格很长的话可能就不是很好了 2.Excel转TXT,而且在TXT中将表格以“,逗号”隔开的方式来排序,这样有利于我们区分 操作方法:先将Excel表格“文件”-->另存为,然后选择“CSV”格式:然后将“CSV”格式文件用“记事本

前言 通过spark获取hbase数据的过程中,遇到了InputFormat.文章主要围绕InputFormat介绍.会牵扯到spark,mapreduce,hbase相关内容 InputFormat InputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口,也就是说,通过该接口可以支持读取各种各样的数据源(文件系统,数据库等),从而进行mapreduce计算. 在有这个概念的基础上分析InputFormat的源码. public abstract class InputFormat<K,