转自:https://blog.csdn.net/cenjianteng/article/details/96645447 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ HBase 的删除操作并不会立即将数据从磁盘上删除,删除操作主要是对要被删除的数据打上标记. 当执行删除操作时,HBase 新插入一条相同的 KeyValue 数据,但是

hbase官方文档中描述了,hbase删除数据可以总结为下面三种(Java API有很多接口,可以总结下面的几种): 删除一个列的指定版本 删除一个列的所用版本 删除指定列族的所有列 hbase删除数据,并不是马上删掉,只是对数据打一个删除标记,真正删除数据是等到下一次major_compact(除非KEEP_DELETED_CELLS=true).当删除整行时,hbase会给这条数据每个列族打一个删除标记.有两个需要注意的地方: 1. major_compact之前和之后,查询结果不一样,具体

如何通过时间戳批量删除hbase的数据 我们使用hive关联hbase插入数据时,有时会写错数据,此时hbase中的数据量已经很大很大了(上亿).此时,我们要修改错误的数据,只需要删除写错的那部分数据就可以了,但是很遗憾,hbase中没有这样的sql语句(hbase是不能用SQL操作的,这里概指hbase的一套数据库操作语言),怎么办呢... 网上找了下,看了这个大佬的方法感觉确实可以.请先移步至大佬原文,然后回来再看(尊重别人的劳动) 原理: 1.通过 scan ''tableName,{ C

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

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

第一:hbase介绍 hbase是一个构建在hdfs上的分布式列存储系统: hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储 从逻辑上讲,hbase将数据按照表.行和列进行存储 hbase表特点: 1.大:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索: 4.稀疏:对于空(null)的列,并不占用存

目录 1. 背景描述 2. 问题描述 3. 解决方案 1. 背景描述 目前在做音乐推荐项目,前期做排序模型优化,任务是使用模型对用户的历史音乐进行排序,有6800多万个用户,约40G的用户数据,使用HBase作为数据仓库. 利用HBase可以存储多个版本数据的特性,数据运算完后入库时,将用户id作为rowkey,songInfo:songid的值为歌曲id,使用自定义时间戳,将排序模型输出的歌曲得分(分值越高)作为时间戳.因为HBase数据存储默按照时间戳降序存储,这样只要取出用户的songIn

#!/bin/bash #TOOL_PATH=$(cd "$(dirname "$0")"; pwd) #TOOL_PATH_TMP=$(cd "$(dirname "$0")"; pwd) if [ $# != 3 ];then echo 'usage:sh byRowKeyRange.sh table startrowkey endrowkey' exit fi table=$1 srowkey=$2 erowkey=$3

#!/bin/bash #两种时间输入,一种是输入起始日期,另一种是直接输入hbase里面数据的起始时间戳 if [ $# != 5 ];then echo 'usage:sh byTimestampRange.sh table "d:pri_key" d "2018-01-22 17:11:52" "2018-01-22 17:14:53"' echo 'usage:sh byTimestampRange.sh table "d:pr

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.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HBas

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.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

之前项目中对于数据详情的查询使用的ddb技术,由于成本过高,现考虑使用开源的hbase框架,借此机会进行hbase的代码案例记录,之前已经对 hbase的原理进行介绍,介绍了hbase中的rowkey,列,列族,以及存储原理等,可以参考之前的博客,现只针对hbase的java Api进行分析. 一.连接配置,拿到 connection /** * 声明静态配置 */ private Configuration conf = null; private Connection connection

序言 数据表的插入.更新.删除非常简单,但是简单的也要学习,细节决定成败. ---WH 一.插入数据 格式:INSERT INTO 表名(字段名...)VALUES(值...); 创建环境 使用person表 CREATE TABLE person ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(40) NOT NULL DEFAULT '', age INT NOT NULL DEFAULT 0, info CHAR(50) NULL,

  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

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

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

Hbase的架构原理.核心概念 1.Hbase的表.行.列.列族 2.核心组件: Table和region Table在行的方向上分割为多个HRegion, 一个region由[startkey,endkey)表示,每个HRegion分散在不同的RegionServer中 client作用: 提供用户操作hbase的接口(shell.java的api接口) zookeeper作用: Zookeeper集群存储-ROOT-表的地址和Master地址(-ROOT-表在0.96.0之后已经被替换) R

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

用数据库的时候,难免会删除数据,会发现设置的主键增长不是按照正常顺序排列,中间有断隔比如这样. 以我这个情况举例 处理方法的原理:删除原有的自增ID,重新建立新的自增ID. ALTER TABLE `news` DROP `NewsID`;ALTER TABLE `news` ADD `NewsID` int NOT NULL FIRST;ALTER TABLE `news` MODIFY COLUMN `NewsID` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,ADD PRIMA