最近在学习Hadoop中的HBase，通过本次实验，可以理解比较过滤器，能够掌握并运用。主要包含行比较过滤器和列族比较过滤器实验。在进行实验之前需要导入HBase项目包，然后在这个项目下面创建pack
HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell，它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 应用软件。用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell，即可进入 HBase 命令行环境，以命令行的方式与 HBase 进行交互。使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。
Java API操作 1、导jar包 导入开发包。 将hbase安装包中lib下所有jar包导入java项目。 2、API java类 HBase数据模型 HBaseAdmin 数据库（DataBase) HBaseConfiguration HTable 表（Table) HTableDescriptor 列族（Column Family) Put 列修饰符（Column Qualifier） Get Scanner 1．HBaseAdmin 提供了一个接口来管理HBase数据库的表信息
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等。 4.1 需求 有以下订单数据，我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来，我们将使用HBase shell来进行以下操作： 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中，所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中，首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB（交互式的Ruby），但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell： hbase shell 4.2.2 创建表
** 一般操作： ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间： namespace指的是一个 表的逻辑分组 ，同一组中的表有类似的用途，相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表： hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
1：HBase官网网址：http://hbase.apache.org/ 2：HBase表结构：建表时，不需要指定表中的字段，只需要指定若干个列族，插入数据时，列族中可以存储任意多个列（即KEY-VA
SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表，实体特性建表)，非常的灵活
2021年8月6日 1.升级增强 1.CDH6升级 CDH6客户可以直接从CDH 6.1.x, 6.2.x和6.3.x集群原地升级到CDP Private Cloud Base，而不需要搭建一个新的集群。 2.回滚操作文档 支持从CDH6升级到CDP7.1.7的回滚操作； 支持从HDP3升级到CDP7.1.6的回滚操作； 3.新的升级指南 现在docs.cloudera.com网站上提供了一个新的Upgrade Companion，为所有CDP升级相关活动提供一个集中的文档中心。Upgrade Compan
在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维度的Map结构更容易理解。
MySQL是一个简单的SQL外壳(有GNU readline功能)。它支持交互式和非交互式使用。当交互使用时，查询结果采用ASCII表格式。当采用非交互式(例如，用作过滤器)模式时，结果为tab分割符格式。可以使用命令行选项更改输出格式。如果由于结果较大而内存不足遇到问题，使用--quick选项。这样可以强制MySQL从服务器每次一行搜索结果，而不是检索整个结果集并在显示之前不得不将它保存到内存中。
在Excel中，有时候你可能希望在VBA代码的帮助下动态创建表，然后在该表中进行更多的数据操作。下面是几段代码。
HBase是基于HDFS之上的，也可以采用存储本地模式，HBase是分布式数据库，将数据分为多份，同时是面向列的数据库，是bigtable的实现。
在本次实验中，您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务，使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作，SQLAlchemy是一个强大的关系型数据库框架，支持多种数据库后台。其安装方式与其他扩展一样使用pip安装即可:pip install flask-sqlalchemy。 在Flask-SQLAlchemy中，指定使用何种数据库是通过URL来实现的，各种主流数据库引擎使用URL格式如下：
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库：Hadoop数据库，它是一种NoSQL存储系统，专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/，可看到如图1所示的页面： 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”，进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接，进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
处理数量较大的数据时，一般分为数据获取、数据筛选，以及结果展示几个步骤。在 Excel 中，我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
HBase的名字的来源于Hadoop database，即hadoop数据库，不同于一般的关系数据库，它是非结构化数据存储的数据库，而且它是基于列的而不是基于行的模式。
设计模式基础 设计模式主要基于的面向对象设计的原则： 程序到一个接口不用实现； 有利于对继承对象组合； 设计模式用途： 开发人员的通用平台； 最佳实践； 类型： 创造模式：提供了一种创建对象而隐藏创建逻辑的方法，而非直接使用new来实例化对象； 结构模式：涉及类和对象组成，继承概念用于组成接口并定义方法组合对象以获得新功能； 行为模式：侧重于对象之间的通信； J2EE 模式：设计表示层，由Sun Java Center标识； 创造设计模式 工厂模式 无创建逻辑暴露给客户端创建对象，使用一个通用接口引用新创建
flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。 SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
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flask-sqlalchemy所作的操作只是把模型类转换为sql语句，然后通过数据库驱动访问mysql，在获取到结果后再把数据转换为模型对象
2处和3处的代码被称为查询，因为它们向数据库查询特定的信息。在自己的项目中编 写这样的查询时，先在Django shell中进行尝试大有裨益。相比于编写视图和模板，再在 浏览器中检查结果，在shell中执行代码可更快地获得反馈。
Python下有多款不同的 Web 框架，Django是最有代表性的一种。许多成功的网站和APP都基于Django。
过滤器是控制器动作执行之前或之后需要执行的代码。该代码以对象的形式执行，则应该使用类的方式定义并申明。 过滤器本质上是一种特殊的行为。
模板是 Django MVT 结构的第三个也是最重要的部分。Django 中的模板基本上是在 .html 文件中用 HTML、CSS 和 Javascript 编写的。Django 框架有效地处理和生成最终用户可见的动态 HTML 网页。Django 主要与后端一起运行，因此，为了提供前端并为我们的网站提供布局，我们使用模板。根据我们的需要，有两种方法可以将模板添加到我们的网站。
BloomFilter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合，BloomFilter有以下特点：
Zookeeper： Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
更多内容请见原文，原文转载自： https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120591989
一、Hbase简介 1.什么是Hbase HBASE是一个高可靠性、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上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，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中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 2.与传统数据库的对比 传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑 HBASE优势： 1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑 2）数据存储在hdfs上，备份机制健全 3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。 3.hbase集群中的角色 1、一个或者多个主节点，Hmaster 2、多个从节点，HregionServer
今天是周五，最近睡眠不好，一整天都浑浑噩噩的，状态不是很好，周五了，准备早点回家，早点休息了，今天的内容写写线上的一个案例，主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的，废话不多说，开始写。
因为缴费明细的数据记录非常庞大，该公司的信息部门决定使用HBase来存储这些数据。并且，他们希望能够通过Java程序来访问这些数据。
因为列族在创建表的时候是确定的，列名以列族作为前缀，按需可动态加入，如: cf:name, cf:age
在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。 会话用 db.session 表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用 commit() 方法提交会话。 在 Flask-SQLAlchemy 中，查询操作是通过 query 对象操作数据。 最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。 在视图函数中定义模型类 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import S
今天中午，搭建好的一套主从环境中磁盘报警，登陆到相关环境，发现是MySQL的错误日志量非常大，于是使用tail -f命令查看了日志文件，发现该错误日志增长的速度非常快，日志内容为：
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701
默认情况下，AutoFlush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到HBase server，大数据量put的时候会造成大量的网络IO，耗费性能
1) 微博内容的浏览，数据库表设计 2) 用户社交体现：关注用户，取关用户 3) 拉取关注的人的微博内容
通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如：通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如：当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。我们以此为背景，寻找一个切入点，学习其中的方法论。
在各种数据岗招聘中，SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据，有数据的地方就会有数据库，有数据库的地方就会有SQL。
模型 这个术语表示程序使用的持久化实体。在 orm 中，模型一般是一个 Python 类，类的属性对应数据库表的类。 [当这个类的属性发生更改时，数据库也要迁移 ]
2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时，这将非常有用。
在 HBase 中，row key 可以是任意字符串，最大长度 64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为 byte[]字节数组，一般设计成定长的。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。
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