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，下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 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...HBase的处理方式 HBase的表结构 建表时要指定的是：表名、列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表，名称是user_info...： row key base_info ext_info row1 name:a, tel:123 row2 name:b addr:bj HBase表中还有一个重要概念：版本，每个字段的值都有版本信息...row2 name:c(v2)[name:b(v1)] addr:bj 小结 从上面建表、插入数据的过程可以看出 HBase 存储数据的特点了 和关系数据库一样，也是使用行和列的结构 建表时，定义的是表名和列族...（字段的集合），而不是具体字段 列族中可以包含任意个字段，字段名不需要预定义，每一行中同一列族中的字段也可以不一致 多维结构，关系数据库的表是二维的，通过指行、列定位一个数据，HBase中需要通过 行健
1 问题描述 集群环境 sparksql读取Parquet 格式的hive表报错 hive的parquet表，hive和impala读取正常，使用spark-sql读取则报错 异常信息 com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException...org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog$$anonfun$getTable$1.apply(HiveExternalCatalog.scala:734) 2 问题原因 从报错来看，该hive表的...tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。...Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。...3 问题解决 tblproperites不全的问题，应该是hive存储tblproperites的表，参数字段存在截断，因此找到metastore库中的TABLE_PARAMS表，检查PARAM_VALUE
创建conf和table var tableName = "httpsystem_dev" val conf= HBaseConfiguration.create() //设置要查询的表 conf.set...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) 返回的数据是一个ImmutableBytesWritable,和一个result组成的二元组...}) //创建df var df = sparkSession.createDataFrame(rdd, HttpParingSchema.struct) 5.数据的写入...","slave5,slave6,slave7"); conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181"); conf.addResource(".../home/hadoop/data/lib/hbase-site.xml"); val table = new HTable(conf,"data"); table.setAutoFlush(false
utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...所以查询缓存BlockCache能缓存更多的行，以行数为单位的吞吐量会更高。 分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。因为高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。HBase按行来分片。...过大的元数据开销，可能引起HBase集群的不稳定、master更大的负担（这方面后续再好好总结）。 事务能力：宽表事务性更好。...而且解压缩可以通过协处理器（coproesssor）在HBase服务器上做，而不是在业务应用的服务器上做，以充分应用HBase集群的CPU能力。
项目需求： ip.txt:包含ip起始地址，ip结束地址，ip所属省份 access.txt:包含ip地址和各种访问数据 需求：两表联合查询每个省份的ip数量 SparkCore 使用广播，将小表广播到...executor.对大表的每条数据都到小表中进行查找。...reduceRDD.collect().toIterator) reduceRDD.foreachPartition(MyUtils.data2MySQL(_)) sc.stop() } } SparkSql...1.将两张表的数据提取出来，转换成DataFrame，创建两个view。...所以将ip的数据以广播的方式发送到Executor。构建一个自定义方法，进行查询。 import day07.MyUtils import org.apache.spark.sql.
恰恰相反，因为DataFrame的算子大多数都是计算逻辑确定的，Spark就可以根据基于启发式的规则或策略甚至动态运行时的信息优化DataFrame的计算过程。...那么负责DataFrame的算子优化是谁来做的呢？正是SparkSQL。...Spark Core和Spark SQL的关系 我们可以用一句话描述这个关系: Spark SQL正是在Spark Core的执行引擎基础上针对结构化数据处理进行优化和改进。...而Spark SQL正是基于如此强大的Spark Core底层能力，形成一套独立的优化引擎系统。 简单的说，Spark SQL的计算任务通过SQL的形式最终转换成了RDD的计算。...DataFrame的创建方式 Spark 本身支持种类丰富的数据源与数据格式，DataFrame的创建方式更是多种多样。 这里我们列举三类最常用的Spark DataFrame的创建方式。
Hbase的数据备份策略有： （1）Distcp （2）CopyTable （3）Export/Import （4）Replication （5）Snapshot 下面介绍这几种方式： （一）Distcp...四，Replication（实时） 通过Hbase的replication机制实现Hbase集群的主从模式实时同步 五，Snapshot（备份实时，恢复需要disable） 个人觉得这里备份里面最经济划算的一个...，可以每天在固定时间点对hbase表数据进行快照备份，然后如果出现问题了，可以直接恢复到某个时间点上的数据，适合修复指标计算错误的场景，然后从某个时间点上重新修复。...' （7）从快照中恢复到一个新表中 clone_snapshot 'test_snapshot','test_2' 以上几种策略就是所有的备份策略了，实际应用中需要具体情况选择其中的一种或几种，总体来说快照备份是一个性价比比较高的一种策略...时间短，体积小，恢复快，最终还可以恢复数据到一张新表中，不影响原来的表。
在学习HBase的表结构之前，首先需要了解一下什么是Google的BigTable思想。BigTable大表的思想是Google的“第三驾马车”。...HBase就是BigTable大表思想的一个具体实现，并且它是一个列式存储的NoSQL数据库适合执行数据的分析和处理。简单来说就是适合执行查询操作。...如果把上图中的部门-员工数据存入HBase的表中，那将会是什么样的呢？下图展示了HBase的表结构。 HBase的表由列族组成，上图的“emp”和“dept”都是列族，列族中包含列。...创建表的时候必须创建列族，不需要创建列。当执行插入语句插入数据到列族中的时候，需要指定rowkey和具体的列。如果列不存在，HBase会自动创建相应的列，再把数据插入到对应的单元格上。...例如，如果要得到上图所示的表结构和数据，可以在HBase中执行下面的语句。
进程按角色分为Master和RegionServer，其中Master负责DDL操作，比如建表、删表，而RegionServer负责DML操作，比如数据的读写操作等。...从数据视图上讲，HBase中的Table会按Range切分为多个Region，然后由不同的RegionServer来负责对外提供服务。...HBase表在HDFS上的目录结构 [img] /hbase /data / (集群里的Namespaces)...；memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。...[img] Hbase UI 60010展示表结构如下 [img] [img] HLog的HDFS目录结构如下 /hbase /WALs / (
HBase的rowkey设计可以说是使用HBase最为重要的事情，直接影响到HBase的性能，常见的RowKey的设计问题及对应访问为： Hotspotting 的行由行键按字典顺序排序，这样的设计优化了扫描...由于现在想把它们分到四个独立的区域，理论上吞吐量会是之前写到同一region的情况的吞吐量的四倍。...如果需要导入时间顺序的文件(如log)到HBase中，可以学习OpenTSDB的做法。它有一个页面来描述它的HBase模式。...因此，尽管有着连续的数据输入流，Put操作依旧能被分散在表中的各个region中 简化行和列 在HBase中，值是作为一个单元(Cell)保存在系统的中的，要定位一个单元，需要行，列名和时间戳。...表内[key]的最近的值可以用[key]进行Scan，找到并获取第一个记录。由于HBase行键是排序的，该键排在任何比它老的行键的前面，所以是第一个。
正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。...设计Hbase数据表最重要的是定义rowkey结构。为了有效定义rowkey结构，有必要预先定义数据访问模式（读取和写入）。为了定义模式（schema），HBase表的一些特性必须考虑。...关注与被关注（Follower-followed）关系本质上是图形（graphs），有专门的图形数据库可以更有效地处理这些数据集。...总结 本文介绍了HBase架构设计的基础知识。我首先介绍了数据模型（这部分没有翻译，可以参看HBase官方文档），然后讨论了设计HBase表时要考虑的一些因素。...本文的主要内容是： row key是HBase表设计中最重要的一个方面，它决定了应用程序与HBase表的交互方式，还会影响您从HBase中提取数据的性能。
，否则监控可用性降低，由于之前环境是由docker-compose部署，查到hbase可以修改表的ttl来清理数据，目前进入pinpoint-hbase容器操作，如果能在hbase表格生成时就修改ttl...效果会更佳，该方法需要熟悉docker-compose里面pinpoint-web及pinpoint-hbase部署方法，后期跟进 操作步骤 查找出数据大的hbase表 root@990fb5560f64...修改表ttl root@990fb5560f64:/opt/hbase/hbase-1.2.6/bin# ....(main):012:0> major_compact 'ApplicationTraceIndex' 0 row(s) in 0.3740 seconds 备注 major_compact的操作目的...合并文件 清除删除、过期、多余版本的数据 提高读写数据的效率 604800 7day describe 'TraceV2' disable 'TraceV2' alter 'TraceV2' ,
自0.96版本之后，hbase 源码结构上做了很大的优化，目录结构也发生了变化，做了精简和优化，这里以0.98.8为例介绍，目录如下： /hbase/.tmp /hbase/WALs /hbase/archive...这个默认的namespace即没有指定namespace 的表都将会flush 到该目录下面。...5.2 /hbase/data/hbase 这个namespace 下面存储了 HBase 的 namespace、meta 和acl 三个表，这里的 meta 表跟0.94版本的.META....是一样的，自0.96之后就已经将 ROOT 表去掉了，直接从Zookeeper 中找到meta 表的位置，然后通过 meta 表定位到 region。...namespace 中存储了 HBase 中的所有 namespace 信息，包括预置的hbase 和 default。acl 则是表的用户权限控制。
分布式数据库HBase开发： Java API 管理表 javaAPI获取表的列表 修改表 禁用表，启用表，删除表 前言： 第一关用一个foreach遍历，输出三行代码就行。...第三关删除（记得先停用再删除，不然报错），停用，启用都还比较简单，创建表函数添加列的AIP有一个是过时的（HColumnDescriptor）。....*; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.util....*; import org.apache.hadoop.hbase.util.*; public class Task { /** * 刪除表 * @param tableName 表名...* @param tableName 表名 * @param columnNames 列族的动态数组 * @throws Exception */ public void createTable
二、实验要求 通过Java代码实现与HBase数据库连接，然后用Java API创建HBase表，向创建的表中写数据，最后将表中数据读取出来并展示。...物理模型：HBase是按照列存储的稀疏行/列矩阵，其物理模型实际上就是把概念模型中的一个行进行分割，并按照列族存储。...这一过程中，我对HBase的逻辑模型和物理模型有了更深刻的理解。 首先，HBase作为一个列式存储的数据库，以表的形式存储数据，每个表由行和列组成。...通过这种方式插入多行数据，验证了HBase在海量数据处理和存储上的效率与优势。 最后，我完成了对数据的查询操作。在查询时，我使用了扫描和过滤器来限定查询条件。...通过Java代码与HBase的交互，我加深了对HBase表和列族概念的理解，掌握了其增删查改的基本操作。
HBase目录结构 HBase在HDFS上使用一个独立的目录作为HBase文件目录的根目录，通常为"/hbase"，该目录结构布局如下： /hbase/archive 进行snapshot或者升级的时候使用到的归档目录...上的WAL日志文件。...HBase数据文件 HBase在HDFS上存放的数据文件，包括： HFile 数据文件，目前最高版本也是默认常用版本为3。...上，并更新这里的数据行。...meta表上对应的行信息。
1、/hbase/.META. 就是存储1中介绍的 META 表的存储路径。...HMaster 上的一个定时任务定期去清理。...3、/hbase/.corrupt 存储HBase做损坏的日志文件，一般都是为空的。...7、/hbase/.snapshot hbase若开启了 snapshot 功能之后，对某一个用户表建立一个 snapshot 之后，snapshot 都存储在该目录下，如对表test 做了一个...8、/hbase/.tmp 当对表做创建或者删除操作的时候，会将表move 到该 tmp 目录下，然后再去做处理操作。
在ETL过程将用户标签写入Hive，根据不同数据对应不同数据库的应用场景，再将数据同步到MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中。...首先，业务同学需要对自己的业务有一个大概的预判，譬如：在整体的业务里程碑上什么时间点会有哪些策略动作，对应的业务体量会是多大。...譬如像：电商C2C企业，业务本质上要解决的是需求「匹配」和「匹配效率」的问题，是一个不断丰富供给和满足需要的过程。...主要有Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch。 在数仓建模过程中，主要是设计事实表和维度表的建模开发。...在画像系统中主要使用Hive作为数据仓库，开发相应的事实表和维度表来存储标签、人群、应用到服务层的相关数据。 结论 上面文章主要讨论的用户画像的主要流程，以及用户画像最主要的几个部分。
一.前述 今天分享一篇关于HBase的一对多和多对多的案例的分析。...PS：说明，两张表User表和Role表， User表中定义两个列族，第一个列族是名字，第二个列族中 多个列定义为具体的角色，列的内容定义为具体的值，即优先级（这里利用了列也能存信息，所以把角色Id定义为具体的列...，值越大代表优先级越高） 案例二.一对多 组织架构 部门-子部门 查询 顶级部门 查询 每个部门的所有子部门 部门 添加、删除子部门 部门 添加、删除 ?...PS：解释 一个表 rowkey中0代表顶级部门 1代表非顶级部门 因为顶级部门不是经常查 列族的列是具体的子部门列表。值是具体的名称。...发布微博 查看某个用户所有的微博 排序：时间降序排序 查看首页 时间降序排序 001小明 关注 韩梅梅、李雷 002李雷 关注 韩梅梅 003韩梅梅 关注粉丝表
创建表，提示已经存在 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 14:13:46,230 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable...删除该表时，提示不存在 hbase(main):024:0> disable 'googlebook' ERROR: Table googlebook does not exist..../table-lock下的相关数据 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hbase/table-lock [google, googlebook1, hbase:.../table下的相关数据 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] ls /hbase/table [google, googlebook1, hbase:namespace,...重新创建表 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 15:13:55,669 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to
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