最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver

什么是rowkey Hbase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. Hbase是采用K,V存储的,那Rowkey就是KeyValue的Key了,Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 Rowkey 范围)所

为什么Rowkey这么重要 RowKey 到底是什么 我们常说看一张 HBase 表设计的好不好,就看它的 RowKey 设计的好不好.可见 RowKey 在 HBase 中的地位.那么 RowKey 到底是什么?RowKey 的特点如下: 类似于 MySQL.Oracle中的主键,用于标示唯一的行: 完全是由用户指定的一串不重复的字符串: HBase 中的数据永远是根据 Rowkey 的字典排序来排序的. RowKey的作用 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region: MemSt

一 命名空间 1 命名空间的结构 1) Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定, 则在 default 默认的命名空间中. 2) RegionServer group:一个命名空间包含了默认的 RegionServer Group. 3) Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表 ACL(Access Control List).例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作. 4) Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的 re

转自:http://www.bcmeng.com/hbase-rowkey/ 建立Schema Hbase 模式建立或更新可以通过 Hbase shell 工具或者使用Hbase Java API 中的 Admin类. 当列族发生变动时 hbase表必须处于 disabled 状态.例如:   Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Admin admin = new Admin(conf); String table = "myT

本文目的:搞清楚HBase里面行与行之间的排序排序规则,如何正序和反序输出扫描结果. 明确: HBase里面同一列的元素按照rowkey进行排序,排序规则是rowkey的ASCII码排序,小的在前大的在后. 举例说明:rowkey的时间设计是Long.MAX_VALUE减去真实的timestamp(单位:秒)(System.currentTimeMillis()/1000得到),由此来看rowkey的排序. 其中箭头表示HBase扫描内容时的扫描方向. 假设startRowKey由时间戳产生st

http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html 前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 H

目录: write Compaction splite read Write: 当客户端发起一个Put请求时,首先根据RowKey寻址,从hbase:meta表中查出该Put数据最终需要去的HRegionServer 客户端将Put请求发送给相应的HRegionServer,在HRegionServer中它首先会将该Put操作写入WAL日志文件中(Flush到磁盘中),如下图: 写完WAL日志文件后,HRegionServer根据Put中的TableName和RowKey找到对应的HRegion

原文出处: DLevin(@雪地脚印_) 前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由

一.概述 在实时应用之中,难免会遇到往NoSql数据如HBase中写入数据的情景.题主在工作中遇到如下情景,需要实时查询某个设备ID对应的账号ID数量.踩过的坑也挺多,举其中之一,如一开始选择使用NEO4J图数据库存储设备和账号的关系,当然也有其他的数据,最终构成一个复杂的图关系,但是这个图数据库免费版是单机安装(集群要收费),在实时写入和查询关系的时候,导致我们一台服务器内存和cpu损耗严重,为了保证Hadoop集群的稳定性,只好替换掉这个数据库,采用流行的HBase.本文就HBase的使用心

Hbase 定义 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现 的编程语言为 Java. 是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,因此可以容错地存 储海量稀疏的数据 特点 高可靠 高并发读写 面向列 可伸缩 易构建 行存储 优点:写入一次性完成,保持数据完整性 缺点:数据读取过程中产生冗余数据,若有少量数据可以忽略 列存储 优点:读取过程,不会产生冗余数据,特别适合对数据完整性要求不高的大数据领域 缺点

传统的ACID数据库,可扩展性上受到了巨大的挑战.而HBase这类系统,兼具可扩展性的同时,也提出了类SQL的接口. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下: HBase Client通过RPC方式和HMaster.HRegionSe

前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HR

转载地址:http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2015/08/22/426877.html HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HRegionServer节点.ZooKeeper集群,而在底层,它将数据存储于HDFS中,因而涉及到HDFS的NameNode.DataNode等,总体结构如下:其中HMaster节点用于: 管理HRegionServer

hbase简介相关概念hmsterhregionserver表regionhstorememstorestorefilehfileblockcacheWALminorcompactmajorcompactregion splithbase架构zookeepermasterregionserverhbase的表表结构表的读写hbase的元数据表-ROOT-hbase:metahbase:meta表结构:Block CacheLruBlockCache的设计LruBlockCache的使用非堆内存o

前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型节点组成:HMaster节点.HR

深入HBase架构解析(一)   前记 公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统,因而从MapR的官网看到了这篇文文章:An In-Depth Look at the HBase Architecture,原本想翻译全文,然而如果翻译就需要各种咬文嚼字,太麻烦,因而本文大部分使用了自己的语言,并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解,属于半翻译.半原创吧. HBase架构组成 HBase采用Master/Slave架构搭建集群,它隶属于Hadoop生态系统,由一下类型

HBase隶属于hadoop生态系统,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java, 建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的数据库系统.它仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力.Hbase数据库中的表一般有这样的特点: 大: 一个表可以有上亿行,上百万列 面向列:  面向列(族)的存储

本次记录是用于:SparkStreaming对接Kafka.HBase记录 一.基本概念 1.HBase以表的形式存储数据.表有行和列族组成.列族划分为若干个列.其结构如下 2.Row Key:行键 ①hbase本质上也是一种Key-Value存储系统.Key相当于RowKey,Value相当于列族数据的集合 ②与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键 ③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 3)

HBase隶属于hadoop生态系统,它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java, 建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的数据库系统.它仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力.Hbase数据库中的表一般有这样的特点: 大: 一个表可以有上亿行,上百万列 面向列:  面向列(族)的存储