Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

导入hbase的jar包,在maven仓库找:进入http://mavenrepository.com/,输入hbase client,选择apache hbase client, 点击进入,选择 点击进入: 将这段配置 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-client --><dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId>

3.Hbase表设计: 1.窄表:列少行多,表中的每一行尽可能保持唯一. 2.宽表:列多行少,通过时间戳版本来进行区分取值. 窄表:比如说,这个表,rowkey由userid+时间+bbsid假设bbsid为回帖的id.那么,对于同一个用于1001,假设我们需要查询1001用户某一天的数据,使用窄表,我们需要查询1001用户所有天数的rowkey数据,然后再一条条对比,最后找到我们需要查找的天数的数据.那如果是365天,我就是要查找第365天,一条条对比,这样效率很低. 那么,本项目该如何来设计

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

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{

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

转:http://www.th7.cn/db/nosql/201510/135382.shtml 1. HDFS的文件append功能 早期版本的HDFS不支持任何的文件更新操作,一旦一个文件创建.写完数据.并关闭之后,这个文件就再也不能被改变了.为什么这么设计?是为了与MapReduce完美配合,MapReduce的工作模式是接受一系列输入文件,经过map和reduce处理,直接产生一系列输出文件,而不是在原来的输入文件上做原位更新.为什么这么做?因为直接输出新文件比原位更新一个旧文件高效的多

在本文中的HBase术语:基于列:column-oriented行:row列组:column families列:column单元:cell 理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:Bigtable是一个疏松的分布式的

① createTable(String tableName, String[] fields) 创建表,参数tableName为表的名称,字符串数组fields为存储记录各个域名称的数组.要 求当HBase已经存在名为tableName的表的时候,先删除原有的表,再创建新的表. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBase

NoSql存储日志数据之Spring+Logback+Hbase深度集成 关键词:nosql, spring logback, logback hbase appender 技术框架:spring-data-hadoop, logback 一些比较重要的日志信息需要经常查看,比如用户行为日志,报错或关键业务日志数据然而同一系统多结点运行时这个工作会变的非常繁琐. 本例借用Logback日志框架和Hbase数据库来解决这一问题. 主要功能: 所有结点日志数据可通过配置同步到一个Hbase数据库 与

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 每一行的数据是这样的id name age gender birthday (my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/* 1 zhangsan 10 male NULL 2 lisi NULL NULL NULL 3 wangwu NULL NULL NULL

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 hbase创建好表 create 'NNTB','info'  二.自定义mr import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigur

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group

功能:把hdfs上的数据写入到hbase表. hadoop的mapreduce输出要导入到hbase表,最好先输出HFile格式,再导入hbase,因为HFile是hbase的内部存储格式,所以导入效率很高,下面我们来看一下具体怎么做. 1.我们在hdfs上有一个文本文件: 2.在hbase表里我们创建一个t1表 创建语句:create 't1','cf' 3.写MR作业 package cn.tendency.wenzhouhbase.hadoop; import java.io.IOExce

在2019年3月的北京云栖峰会上,阿里云正式推出全球首个云原生HDFS存储服务—文件存储HDFS,为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力,降低用户TCO.阿里云文件存储HDFS的发布真正解决了HDFS文件系统不适应云上场景的缺陷问题,用户无须花费精力维护和优化底层存储.云时代,通过借助虚拟化技术,大数据分析的计算框架在云上逐渐实现了快速部署和弹性伸缩.但是作为数据底座的HDFS文件系统,它在设计之初并没有考虑到上云场景.其数据的扩缩容.故障硬件排除都依赖大量手工运

转自:http://my.oschina.net/mkh/blog/349866 Hbase存储详解 started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital Hbase prototype created as Hadoop contrib 2007.10 First useable Hbase 2008.1 Hadoop become Apache top-level project a

通过snapshot对内网测试环境Hbase生产集群的全量数据(包括原始数据和治理后数据)复制到互联网Hbase临时集群.工具及原理: 1)         Hbase自带镜像导出工具(snapshot和ExportSnapshot) 2)         ExportSnapshot将执行一个MapReduce的Job ,它工作在HDFS层级,不会对Region server造成额外的负担,仅需指定HDFS的位置(即:输出集群的hbase.rootdir). 步骤: 1)         先确

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/258 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文档从源码角度分析了,hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程.之前在<wal线程模型源码分析>中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都