转自:http://blog.csdn.net/caoli98033/article/details/44650497 HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过se

HBase的查询实现只提供两种方式: 1.按指定RowKey获取唯一一条记录,get方法(org.apache.hadoop.hbase.client.Get) 2.按指定的条件获取一批记录,scan方法(org.apache.Hadoop.Hbase.client.Scan) 实现条件查询功能使用的就是scan方式,scan在使用时有以下几点值得注意:1.scan可以通过setCaching与setBatch方法提高速度(以空间换时间):2.scan可以通过setStartRow与setEnd

scan的setBatch()用法 val conf = HBaseConfiguration.create() val table: Table = ConnectionFactory.createConnection(conf).getTable(TableName.valueOf(Bytes.toBytes("user"))) val scan = new Scan() scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.to

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.

HBase是Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时读写访问.他是开源的,分布式的,多版本的,面向列的,存储模型. 在讲解的时候我首先给大家讲解一下HBase的整体结构,如下图: HBase Master是服务器负责管理所有的HRegion服务器,HBase Master并不存储HBase服务器的任何数据,HBase逻辑上的表可能会划分为多个HRegion,然后存储在HRegion Server群中,HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映

2. RowKey行键设计规范 2.1. RowKey四大特性 2.1.1 字符串类型 虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的,但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型,保证通用性:如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型,譬如Long型,那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度. 常用的行键字符串有以下几种: 纯数字字符串,譬如9559820140512: 数字+特殊分隔符,譬如95598-20140512; 数字+英文字母,譬如city2

一:读写思想 1.系统表 hbase:namespace 存储hbase中所有的namespace的信息 hbase:meta rowkey:hbase中所有表的region的名称 column:regioninfo:region的名称,region的范围 server:该region在哪台regionserver上 2.读写流程 tbname,rowkey  ->   region  ->  regionserver  ->  store ->  storefile 但是这些都是

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R

说明: 本文參考官方Ref Guide,Developer API和众多博客.并结合实測代码编写.具体总结HBase的Filter功能,并附上每类Filter的对应代码实现. 本文尽量遵从Ref Guide中"9.4. Client Request Filters"的行文顺序,便于读者对照查看,但内容比官方文档更加详实. ***2014年7月18日更新.新增PageFilter和SkipFilter. *** 欢迎转载,请注明来源: http://blog.csdn.net/u0109

介绍 之前具体写了一篇HBase过滤器的文章.今天把基础的表和数据相关操作补上. 本文档參考最新(截止2014年7月16日)的官方Ref Guide.Developer API编写. 全部代码均基于"hbase 0.96.2-hadoop2"版本号编写,均实測通过. 欢迎转载,请注明来源: http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701 概述 对于建表,和RDBMS类似,HBase也有namespace的概念.能够指定表

http://superlxw1234.iteye.com/blog/2008274 环境配置: hadoop-2.0.0-cdh4.3.0 (4 nodes, 24G mem/node) hbase-0.94.6-cdh4.3.0 (4 nodes,maxHeapMB=9973/node) hive-0.10.0-cdh4.3.0 一.查询性能比较: query1:         select count(1) from on_hdfs;        select count(1) fro

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

本博文的主要内容有: .HBase定义 .HBase 的特点 .HBase 访问接口  .HBase 存储结构 .HBase设计 .HBase安装 .HBase shell操作  .输入 help 可以看到命令分组 .部分命令清单 .下边分组举例 Shell 的各种操作 .general操作    .ddl操作 .dml操作  .HBase 客户端     .Scan 对象提供了默认构造函数,一般使用默认构造函数        .Put 常用的方法有以下几个 .MapReduce 操作 HBas

一.HBase的特点是什么 1.HBase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理. 2.HBase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据. 3.HBase为null的记录不会被存储. 4.基于的表包含rowkey,时间戳,和列族.新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的版本. 5.HBase是主从架构.Hmaster作为主节点,Hregionserver作为从节点.   二.HBa

HBaseConfiguration HBaseConfiguration是每一个hbase client都会使用到的对象,它代表的是HBase配置信息.它有两种构造方式: public HBaseConfiguration() public HBaseConfiguration(final Configuration c) 默认的构造方式会尝试从hbase-default.xml和hbase-site.xml中读取配置.如果classpath没有这两个文件,就需要你自己设置配置. Config

说明: 本文参考官方Ref Guide,Developer API和众多博客,并结合实测代码编写,详细总结HBase的Filter功能,并附上每类Filter的相应代码实现. 本文尽量遵从Ref Guide中"9.4. Client Request Filters"的行文顺序,便于读者对比查看,但内容比官方文档更加详实.   ***2014年7月18日更新,新增PageFilter和SkipFilter.***     目录: 引言 -- 参数基础 1. 结构(Structural)过

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

Hbase索引表的结构 Hbase Rowkey 设计 Hbase Filter Hbase二级索引 Hbase索引表的结构 在HBase中,表格的Rowkey按照字典排序,Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引,成为了其成功的最大的砝码 每一个索引建立一个表,然后依靠表的row key来实现范围检索.row key在HBase中是以B+ tree结构化有序存储的,所以scan起来会比较效率.单表以row key存储索引,colu

hbase读数据用scan,读数据加速的配置参数为: Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobs scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs 其中, public Scan setCacheBlocks(boolean cacheBlocks

Hbase 客户端Scan 标签(空格分隔): Hbase HBase扫描操作Scan 1 介绍 扫描操作的使用和get()方法类似.同样,和其他函数类似,这里也提供了Scan类.但是由于扫描工作方式类似于迭代器,所以用户无需调用scan()方法创建实例,只需要调用HTable的getScanner()方法,此方法才是返回真正的扫描器(scanner)实例的同时,用户也可以使用它迭代获取数据,Table中的可用的方法如下: ResultScanner getScanner(Scan scan)