首先来先理解一个概念:HBase是一种列式存储的分布式数据库. 表              在HBase中数据以表的形式存储.使用表的主要原因是把某些列组织起来一起访问,同一个表中的数据通常是相关的,通过列族进一步把一些列组织起来一起访问.用户可以通过命令行或者Java API来创建表.表明通常使用Java Stirng 类型或者byte数组表示,表名作为HDFS存储路径的一部分来使用,因此必须要符合文件名规范,所以构成表名的字符是有限制的.可以直接查看底层存储系统,在HDFS中可以看到每个表

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

Job端的变化: 通过设置conf,配置输出表,在reduce中获取输出表名字 Configuration conf = job.getConfiguration(); //输出表1 conf.set("usertag_output", "usertag"); //输出表2 conf.set("prodtag_output", "prodtag"); job.setReducerClass(LabelReducer.class

转自:http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=23916356&id=3321832 最近因为生产环境hbase中某张表的数据要导出到测试环境(数据不多,大概200W条左右),如果用程序掉接口导入的话太慢,所以考虑直接用 hbase的功能来导入导出.因为此次是实验,所以我在正式环境建了一张小表,只有两条数据,目的是将它导入到一张新表中(空表,但是表结构一样) hbase(main):004:0> scan 'xy

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

执行spark代码插入数据到hbase表中去的时候,遇到的错误 1. 缺少hadoop-mapreduce-client-core-2.5.1.jar包 错误:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapred.JobConf 2. 缺少hbase-protocol-1.3.1.jar包 错误:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.protobuf.ge

目录 需求 步骤 一.开发MapReduce 二.打成Jar包放到linux执行 三.有两种办法将HFile文件加载到HBase表中 开发代码 Hadoop命令运行 需求 将hdfs上面的这个路径 /hbase/input/user.txt 的数据文件,转换成HFile格式,然后load到myuser2表里面去 先清空一下myuser2表的数据 -- truncate 'myuser2' 步骤 一.开发MapReduce 定义一个main方法类--BulkloadMain import org.

一.hbase数据模型 完整的官方文档的翻译,参考:https://www.cnblogs.com/simple-focus/p/6198329.html 1.rowkey 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.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(正则) 3.全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes

两篇讲的不错文章 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/hbase_shell.html http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701?utm_source=tuicool&utm_medium=referral hbase操做 hbase web操作 hbase shell 基本操作 1建表 具体命令 2建表后查看表describe 3清空表truncate lmj_test 4删除表 5修改表结构先

HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面我就和大家分享一下数据是如何存放在HBase表中的 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 ①关系型数据库的表结构 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 insert into user_info valu

  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

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

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

为减少Hbase集群压力,提高性能,我们将HBase库中的数据移到另外的存储,下面记录当我需要对数据进行计算时,数据恢复的过程 目录: Azure storage explorer 工具 数据复制 元数据修复 测试验证 Azure Storage Explorer工具 免费工具下载地址:http://storageexplorer.com/ 本地安装后,连接至Azure存储,如下图: 说明: 源存储和目标存储所属同一区域时,复制性能更佳,同时注意一下,我使用的storage explorer比较

1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这 个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照 region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 预分区的一个例子: public static boolean createTable(HBaseA

1.建表高级属性 建表过程中常用的shell命令 1.1 BLOOMFILTER 默认是 NONE 是否使用布隆过虑及使用何种方式,布隆过滤可以每列族单独启用 使用HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE|ROW|ROWCOL)对列族单独启用布隆 - Default = ROW 对行进行布隆过滤 - 对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆 - 对 ROWCOL,行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆 使用方法: crea

hive与hbase表结合级联查询的问题,主要hive两个表以上涉及到join操作,就会长时间卡住,查询日志也不报错,也不会出现mr的进度百分比显示,shell显示如下图 如图: 解决这个问题,需要修改配置hive-site.xml,添加如下配置: <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </property> hive.auto.conv

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

一.HBase表的基本结构 1.概述: 平时常见的MySQL.Oracle数据库都是传统型关系数据库,它们都是按行查询.按行存储:而HBase为非关系型数据库,它是按列存储的的. 在HBase插入数据时,先输入数据的格式为rowkey => info => column => value rowkey:行键,唯一且不重复 info:列族(数量一般不超过3个) column:列(在列族下,一个列族下可有许多个列) value:值 timestamp:时间戳 cell:单元格 表的基本结构如