public static Result incr(String tableFullName, String rowKey, String family, String qualifier, long amount) throws IOException { Table table = HBaseConnectionFactory.getConnection().getTable(TableName.valueOf(tableFullName)); Increment increment = n

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

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{

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

摘要:如何从HBase中的海量数据中,以很快的速度的获取大批量数据,这一议题已经在<HBase 高性能获取数据>(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html)一文中给出了解决办法.那么,如何向HBase中高性能的插入数据呢?经研究表明,光是批量写入也还是不行.网上没有现成的方法.本文针对这一问题,给出了一个解决方案.它采用了多线程按批“多粮仓”的方式,经过验证,能较好的达到高速度的效果. 关键词:hbase, 高性能, 多线​程, 算法 解决问题:

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

某客户大数据测试场景为:Solr类似画像的数据查出用户标签--通过这些标签在HBase查询详细信息.以上测试功能以及性能. 其中HBase的数据量为500G,Solr约5T.数据均需要从对方的集群人工迁移到我们自己搭建的集群.由于Solr没有在我们集群中集成,优先开始做HBase的数据迁移,以下总结了HBase使用以及数据迁移遇到的各种问题以及解决方法. 一.迁移过程遇到问题以及解决 客户HBase版本:Version 0.94.15腾讯大数据套件HBase版本:Version 1.2.1客户私

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

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

/** * @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

程序在Eclipse里运行没有问题,但是打成jar包之后写入hbase里的数据会有乱码,ES里正常 经过测试,运行命令里加上-Dfile.encoding=utf-8 就可以正常写入,但是cmd命令里还是会显示乱码,有待解决 java -Dfile.encoding=utf-8 -jar xx.jar 分析: -Dfile.encoding 解释:在命令行中输入 Java,在给出的提示中会出现 -D 的说明:-D= # set a system property-D 后面需要跟一个键值对,作用是

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

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

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤 按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包 如果使用Python,

0.概述 Hive对外提供了StorageHandler接口,提供了访问各种存储组件中的数据的能力.Hbase提供了HbaseStorageHandler,使得hive可以通过建立外部映射表访问hbase中的数据.但是,公司CDH集群的版本比较低,不支持新版hive原生的JdbcStorageHandler.因而要访问JDBC数据源中的数据,只能通过添加第三方类库实现. 1.Hive 访问Hbase use ods_sdb; create external table if not exists

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

1. 表数据导出 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test file:///home/hadoop/test (导入到本地) hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /user/hadoop/test (导入到hdfs上) #创建一个test表,一个列簇info hbase(main):004:0* create 'test','info' 0 row(s) in 4.3

查找数据包 按Ctrl-F. 查找数据包提供了4个选项: 显示过滤器(Display filter):该选项可以让你通过输入表达式进行筛选,并只找出那些满足该表达式的数据包.如:not ip, ip.addr==192.168.0.1, arp 十六进制值(Hex value):改选项使用你所输入的十六进制数对数据包进行搜索.如:00:ff, ff:ff, 00:AB:B1:f0 字符串(String):该选项使用你所输入的字符串对数据包进行搜索.如:Workstation1, UserB, d