1. Hbase读写优化 写: 批量写.异步批量提交.多线程并发写.使用BulkLoad写入.表优化(压缩算法.预分区.合理的rowkey设计.合理关闭WAL或异步WAL) SKIP_WAL:只写缓存,不写HLog日志.这种方式因为只写内存,因此可以极大的提升写入性能,但是数据有丢失的风险.在实际应用过程中并不建议设置此等级,除非确认不要求数据的可靠性. ASYNC_WAL:异步将数据写入HLog日志中. SYNC_WAL:同步将数据写入日志文件中,需要注意的是数据只是被写入文件系统中,并没有真

1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

在大量数据需要写入HBase时,通常有Put方式和BulkLoad两种方式. Put不做解释. BulkLoader方式的优势在于: 1.不会触发WAL预写日志,当表还没有数据时进行数据导入不会产生Flush和Split. 2.减少接口调用的消耗,是一种快速写入的优化方式. 但如果使用Spark操作HBase BulkLoader时,需要对数据的Qualifier按字典序排序,再按照RowKey按字典序排序.否则会出现 java.io.IOException: Added a key not l

有时我们需要批量删除一些hbase中符合某些条件的数据,本文提供一种简单的shell命令的方式批量删除hbase里的数据.思路就是,建立hive与hbase的关联表,通过hive sql查询出符合条件的数据rowkey导出到本地文件,然后通过hbase shell批量删除.示例如下: 1 创建hbase 表 #创建表名为"test:user_blacklist",列簇名为"user"的hbase表 #hbase 表 create 'test:user_blackli

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

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.

HBase 数据的插入可以使用Java API 来写Java 程序逐条倒入,但是不是很方便.利用Hive自带的一个Jar包,可以建立Hive和HBase的映射关系 利用Hive 的insert可以将批量数 据导入到HBase中,还可以通过 Hql 语句进行查询. 具体的配置方法如下: 1.把hive-hbase-handler-0.9.0-cdh4.1.2.jar (CDH5 默认在 /usr/lib/hive/lib下)  cp到hbase/lib 下 (CDH5 默认在 /usr/lib/h

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

一.起因: Hbase是一个列式存储,nosql类型的数据库,类似mongodb. 目前似乎没有提供批量删除的方法,只有一个单行删除的命令:deleteall 'tablename', rowkey 二.删除方法: 方法一:通过写 shell 脚本,从 hbase shell 查出需要删除的 rowkey ,拼成删除命令(deleteall 'tablename', rowkey),写到文本 del_temp.txt :然后执行 hbase shell del_temp.txt 方法二:通过建映

先随便写写..做个随笔记录 使用Rest连接操作Hbase.. 是微软提供的  Microsoft.Hbase.Client 类库.. 版本是0.4.1.0 一直知道   client.StoreCellsAsync  方法是可以添加也可以覆盖已有数据.. 其实不是这么简单.. 机缘巧合下测试发现修改一次只能修改100条数据.. 当时做了一个 for循环一次添加了10000条测试数据.. 第一次添加时有个值写的不理想.. 就想修改后重新覆盖掉原有值.. 结果发现不是所有值都改变了..经过子线查找

/** * Created by similarface on 16/8/16. */ import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Co

1.dao 接口中 Integer delete(List<UserDeviceRela> relas); 2.xml <delete id="delete" parameterType="java.util.List"> delete from relation where <foreach collection="list" item="item" index="index"

前言 Apache HBase 是目前大数据系统中应用最为广泛的分布式数据库之一.我们经常面临向 HBase 中导入大量数据的情景,通常会选择使用标准的客户端 API 对 HBase 进行直接的操作,或者在MapReduce作业中使用 TableOutputFormat 作为输出.实际上,借助 HBase 的 Bulk Load 特性可以更加便捷.快速地向HBase数据库中导入数据. MapReduce 在写入 HBase 时常采用 TableOutputFormat 方式,直接写入 HBase

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

hbase 执行批量删除时出现错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException at java.util.AbstractList.remove(AbstractList.java:161) at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.delete(HTable.java:852) 这种异常其实很常见,remove操作不支持,为什么会出现不支持的情况呢?检查

1. 现有的三方包不能完全支持 - 官方:hbase-spark,不能设置 timestamp - unicredit/hbase-rdd:接口太复杂,不能同时支持多个 family 2. HFile 得是有序的,排序依据 KeyValue.KVComparator,于是我们自定义一个 Comparator,内部调用 KeyValue.KVComparator 3. 如果没有自定义 partitioner,极有可能出现以下异常ERROR: "java.io.IOException: Retry

心得,写在前面的话,也许,中间会要多次执行,连接超时,多试试就好了. 前面的基础,如下 HBase编程 API入门系列之put(客户端而言)(1) HBase编程 API入门系列之get(客户端而言)(2) hbase(main):001:0> scan 'test_table2'ROW COLUMN+CELL row_04 column=f1:name, timestamp=1478117286377, value=Andy3 row_04 column=f2:name, timestamp=

hbase.tmp.dir \({java.io.tmpdir}/hbase-\){user.name} 本地文件系统上的临时目录.将'/tmp'改为其他可以持久保存文件的位置,通常能够解决java.io.tmpdir.'/tmp'目录在机器重启后将会被清空. hbase.rootdir \({hbase.tmp.dir}/hbase</value> <description>该目录被region server共享并且用来保存HBase的持久化数据.这个URL应该完全按照文件系统模

3.2.4 反向时间戳 反向扫描API HBASE-4811(https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-4811)实现了一个API来扫描一个表或范围内的一个范围 表反向,减少了对正向或反向扫描优化模式的需求.此功能在HBase 0.98和更高版本中可用.有关更多信息,请参阅Scan.setReversed()(https://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Scan.h

第2章 Apache HBase配置 本章在“入门”一章中进行了扩展,以进一步解释Apache HBase的配置. 请仔细阅读本章,特别是基本先决条件,确保您的HBase测试和部署顺利进行,并防止数据丢失. 熟悉支持和测试期望.   2.1 配置文件 2.1.1 配置信息介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统. 所有配置文件都位于conf /目录中,需要保持群集中每个节点的同步 2.1.2 配置文件简介 backup-masters 默认情况下不存在.一个纯

一.前言 接触HBase已近半年,从一无所知到问题的解决,在数据落地方面也有了一定的了解,在此记录这半年来碰到的一些问题和对一些数据落地方面的见解,本篇主要介绍一下hbase安装方面的信息 二.安装环境 对于生产环境而言,一个hbase集群可能包含几百上千机器,集群必不可少的几个组件,如Zookeeper, Hbase, Hadoop等,其中Zookeeper一般是奇数台且独立部署,HBase方面主要包括Master结点和RegionServer结点,Hadoop方面包括NameNode和Dat