HBase是一个可以进行实时读和写操作的分布式NoSQL系统,建立在HDFS之上,是Hadoop生态圈中重要的一部分.在HBase中底层存储结构采用的LSM-tree的方式进行处理,为了保证HBase的数据可靠性和可用性,HBase采用了多种方式,包括Snapshot.Replication等多种方式,下面简单分析HBase中的这几种方法.  1.Snapshot(快照) 快照是一些重要的元数据信息,这样系统管理员可以根据这些元数据信息有效的恢复到以前的状态.在系统运行过程中,有时需要恢复到以前

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (

Hbase安装模式介绍 单机模式 1> Hbase不使用HDFS,仅使用本地文件系统 2> ZooKeeper与Hbase运行在同一个JVM中 分布式模式– 伪分布式模式1> 所有进程运行在同一个节点上,不同进程运行在不同的JVM当中2> 比较适合实验测试– 完全分布式模式1> 进程运行在多个服务器集群中2> 分布式依赖于HDFS系统,因此布署Hbase之前一定要有一个正常工作的HDFS集群 Linux环境准备 关闭防火墙和SELinux # service iptab

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

HBase定义 HBase 是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数

Observer协处理器通常在一个特定的事件(诸如Get或Put)之前或之后发生,相当于RDBMS中的触发器.Endpoint协处理器则类似于RDBMS中的存储过程,因为它可以让你在RegionServer上对数据执行自定义计算,而不是在客户端上执行计算. 本文是以上两者的简单实例,使用的环境:环境 jdk1.8 hadoop2.6.5 hbase1.2.4. 1.Endpoint实例  1> 编写适用于protobuf的proto文件,如下,尽量不要带注释,因为编译时可能出现乱码 option

1.相关环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 hbase1.2.4 本篇文章仅涉及hbase集群的搭建,关于hadoop与zookeeper的相关部署参见上篇文章http://www.cnblogs.com/learn21cn/p/6184490.html 目标如下: master 192.1.68.1.215 HMaster data1 192.168.1.218 HMaster备用 HRegionServer data2 192.168.1

阅读目录 序 介绍 Observer操作 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们讲述了HBase的数据模型相关操作的下部分.   下面我们开始介绍HBase的协处理器部分. 介绍 一:介绍 从0.92版本开始,HBase加入了协处理器(coprocessors),利用协处理器,用户可以编写运行在 HBase Server 端的代码.可以实现“二级索

集群规划情况: djt1 active Hmaster djt2 standby Hmaster djt3 HRegionServer 搭建步骤: 第一步:配置conf/regionservers djt3 第二部:配置  新增 backup-masters djt2 第三部   配置 hbase-site.xml <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>djt1,djt2,djt3<

早些时候学习hadoop的技术,我一直对里面两项技术倍感困惑,一个是zookeeper,一个就是Hbase了.现在有机会专职做大数据相关的项目,终于看到了HBase实战的项目,也因此有机会搞懂Hbase原理. 首先来点实在的东西,假如我们已经在服务器上部署好了Hbase应用,作为客户端或者说的具体点,本地开发环境如何编写程序和服务端的Hbase进行交互了? 下面我将展示这些,首先看工程的结构图,如下图所示: 接下来我们将hbase应用下lib文件夹里所有jar包都导入到工程lib目录下,还要把c

最近做项目接触到了HDFS.mapreduce以及Hbase,有了实战机会,今天打算将这些知识好好总结下,以备不时之需.首先从Hbase开始吧. Hbase是建立在HDFS上的分布式数据库,下图是Hbase表的模型: Hbase这个数据库其实和传统关系数据库还是有很多类似之处,而不是像mongodb,memcached以及redis完全脱离了表的概念,只不过hbase是以列为中心的数据库,而传统关系数据库则是以行为中心的数据库.不过hbase这个列并非我们传统意义的列,而是列族.列族是hbase

1.kerberos验证 a.下载对应版本JCE(Java Cryptography Extension),解压拷贝local_policy.jar/US_export_policy.jar到$JAVA_HOME//jre/lib/security b.在resource即classes路径下添加hbase-site.xml <configuration> <!-- 访问的hbase集群的名字 --> <property> <name>hbase.clust

1 背景知识 1.1 解决问题 解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题. 1.2 适用情况 存在亿万条记录的数据库,只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适 确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性(第二索引,事务机制,高级查询语言等) 足够的硬件配置,即节点数,HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好,HBase也存在相同情况. 2 设计理念 2.1 概述 2.1.1 简介 使用Java语言开发的NoSQL类型的分布式数据库 不支持RDBMS的一些高级特性,如事务机制,第二索引

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

阅读目录 序 介绍 命名空间 表 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们讲述了HBase的介绍及安装,从列图和引用的方式,列举的HBase能做什么及一些特点,也截图了HBase的安装过程.   下面我们开始介绍HBase的数据模型相关操作,该部分内容较多,分成两个部分. 介绍 一:Data Model Data Model包括Table(表),Row(行),

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

1.put/checkAndPut package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection; import org.apache.hadoop.hbase.clie

1.数据样式 写入之前,需要整理以下数据的格式,之后将数据保存到hdfs中,本例使用的样式如下(用tab分开): row1 N row2 M row3 B row4 V row5 N row6 M row7 B 2.代码 假设要将以上样式的数据写入到hbase中,列族为cf,列名为colb,可以使用下面的代码(参考) package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 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