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  • 云数据库 MongoDB

    文档数据库 MongoDB是腾讯云 打造的高性能 NoSQL 数据库,100% 完全兼容 MongoDB 协议,同时高度兼容 DynamoDB 协议,提供稳定丰富的监控管理,弹性可扩展、自动容灾,适用于文档型数据库场景
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  • 通过 API 使用 Hbase

    HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统;Hadoop MapReduce 来处理 HBase 中的海量数据;Zookeeper 来做协同服务。在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户,并进入目录 usrlocalservicehbase:# su hadoop$ cd usrlocalservicehbase通过如下命令您可以进入;import org.apache.hadoop.hbase.*;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm
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  • 弹性 MapReduce

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  • 通过 Thrift 使用 Hbase

    创建 EMR 集群时需要在软件配置界面选择 Hbase 组件。2.在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户并进入 Hbase 文件夹:# su hadoop$ cd usrlocalservicehbase$在 Hbase 的配置文件中查看 thrift准备数据使用 Hbase Shell 在 Hbase 中新建一个表,如果您使用过 EMR 的 Hbase 并且创建过自己的表,那么该步骤可以略过:$ hbase shell hbase(main):001然后切换回 Hadoop 用户并新建一个 Python 文件 Hbase_client.py,在其中加入以下代码:#!保存后直接运行程序,会直接在控制台输出 Hbase 中的存在的表:$ python Hbase_client.py 使用 Python 创建一个 Hbase 表新建一个 Python 文件 Create_table.py
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  • NoSQL(MongoDB,Hbase,Redis)介绍

    3.MongoDB缺点:不支持事务。MongoDB占用空间过大 。MongoDB没有成熟的维护工具。HBase  HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目,属于 bigtable 的开源版本,所实现的语言为Java(故依赖 Java SDK)。HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS(分布式文件系统)作为最基本存储基础单元。HBase 优点存储容量大,一个表可以容纳上亿行,上百万列;可通过版本进行检索,能搜到所需的历史版本数据;负载高时,可通过简单的添加机器来实现水平切分扩展,跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性(HDFS3.HBase 缺点基于Java语言实现及Hadoop架构意味着其API更适用于Java项目;node开发环境下所需依赖项较多、配置麻烦(或不知如何配置,如持久化配置),缺乏文档;占用内存很大,且鉴于建立在为批量分析而优化的
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  • Spark On Hbase

    关于 Spark on Hbase 的详细操作,具体可查看 Github 主页 Spark-HBase Connector。
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  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较

    类似地,MongoDB在MapReduce的基础上使用分片的技术同样可以完成Hadoop可以做的工作。当然使用众多功能,我们可以在Hadoop之上(Hive、HBase、Pig和同样的一些)你也可以用多种方式查询Hadoop集群中的数据。你看到,Elasticsearch和MongoDB有一个可能的应用场景的重叠,它们不是同样的工具。但是Hadoop呢?Hadoop就是MapReduce,这已经有MongoDB就地支持了啊!是不是还有一个专属于Hadoop的场景,MongoDB就只是适合。有!HBASE提供了一个基于Hadoop的面向列的数据库。Pig和Sizzle提供了两个更加不同的编程模型来查询Hadoop数据。
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  • 云监控

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  • MapReduce On Hbase

    关于 MapReduce on Hbase 的读写操作等内容,具体可参见 使用示例。
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  • Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论

    这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是与“钱”相关的应用,如“订购关系Hadoop Vs.这时候,用Spark的执行速度都会比Hadoop快,毕竟在MapReduce过程中,诸如spill等这些操作都是需要写磁盘的。
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  • Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论

    这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是与“钱”相关的应用,如“订购关系Hadoop Vs.Hadoop虽然强大,但不是万能的。http:database.51cto.comart201402429789.htm Hiveover HBase和Hive over HDFS性能比较分析。
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  • HBase 迁移指导手册

    Hbase 表是基于 hadoop HDFS 构建,所以 Hbase 的迁移可从两个维度来看,基于 hadoop HDFS 的 distcp 的迁移方式和基于 Hbase 表结构的 Hbase 层面提供的相关工具迁移hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot myTableSnapshot -copy-to hdfs:10.0.0.38hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot myTableSnapshot -copy-from hbasesnapshotmyTableSnapshot-copy-to hbase 在目标集群从 hdfs 恢复相应的 hbase 表及数据。hbase> disable myTable hbase> restore_snapshot myTableSnapshot hbase> enable myTable 最后可通过简单的
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  • Spring集成Hadoop和Hbase

    hadoop是大数据环境下必备的一套系统,使用hadoop集群可以充分的共享服务器资源,在离线处理上已经有了多年的应用。的配置文件的方式进行配置 将etchadoopcore-site.xml和etchadoophdfs-site.xml拷贝过来进行配值Spring Data Hbase添加依赖 org.apache.hadoophadoop-auth org.apache.hbase hbase-client 1.2.3 compile log4j log4j org.slf4j slf4j-log4j12 2.拷贝Hbase配置文件,整合applictionContext.xml将HBase的配置文件hbase-site.xml复制到resources下,新建Spring配置文件applicationContext.xml配置HbaseTemplate,和hbase配置文件位置3.test@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @ContextConfiguration(locations
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  • Hbase 集成 Ranger

    创建集群时,在选择集群类型为 Hadoop 时可以在可选组件中选择 Ranger,Ranger 的版本根据您选择的 EMR 版本不同而存在差异。说明: 集群类型为 Hadoop 且选择了可选组件 Ranger 时,EMR-Ranger 默认会为 HDFS、YARN 创建服务并设置默认策略。Hbase 集成 Ranger 注意: 请确保 HBase 相关服务运行正常并且当前集群已安装 Ranger。使用 EMR Ranger Web UI 页面添加 EMR Ranger Hbase 服务。配置 EMR Ranger Hbase Service 相关参数。参数是否必选项解释 HBase Table是HBase 表名 HBase Column-family是HBase 表中的列簇 HBase Column是HBase 表中的列簇下的限定符 添加完 Policy
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  • 如何映射 Hbase表

    使用 Hive 来映射 Hbase 表,可以使用 Hive 来读取 Hbase 上的数据,使用 Hive-SQL 语句在 Hbase 表上进行查询、插入等操作。在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户,进入 Hbase 文件夹并进入 Hbase shell:# su hadoop# cd usrlocalservicehbase$ binhbaseshell在 Hbase 中建立一个新表,如下所示:hbase(main):001:0> create test, cfhbase(main):003:0> put test, row1,cf:c, value3更多在 Hbase 中的操作详见 Hbase 操作指南,或者查看 官方文档。hive_test ( > rowkey string, > a string, > b string, > c string > ) STORED BY org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler
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  • Hadoop Hive Hbase Kylin 环境搭建

    2.1.1 || Hbase | 1.3.0 || MySQL | 5.7.17 || Kylin | 1.6.0 |以上全部运行、大概至少需要2GB内存一、搭建Hadoop环境 安装JDK(1.8)JAVA_HOME, JRE_HOME, 以及PATH 下载Hadoop(2.7.3) http:hadoop.apache.orgreleases.html下载地址 # hadoop-env.sh 配置=usrhbase-1.3.0 export PATH=$HADOOP_HOMEbin:$HADOOP_HOMEsbin:$HIVE_HOMEbin:$HBASE_HOMEbin:$PATH exportKYLIN_HOME=usrapache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin 五、启动# MySQL 启动service mysql restart# Hadoop 启动hadoop-2.7.3sbinstop-all.shhadoop-2.7.3sbinstart-all.sh# Hive 启动# 无需启动 hive-2.1.1binhive# Hbase 启动hbase-1.3.0binstop-hbase.shhbase-1.3.0binstart-hbase.sh
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  • Hbase的安装(hadoop-2.6.0,hbase1.0)

      Hbase的安装相对很简单啊。。。只要你装了Hadoop 装Hbase就是分分钟的事 如果要装hadoop集群的话 hadoop分类的集群安装好了,如果已经装好单机版~ 那就再配置如下就好~  一、vi ~.bash_profile 加入环境变量mapreduce.cluster.temp.dir No description true mapreduce.cluster.local.dir No description true 三、在conf目录下配置hbase-env.shOK了 在bin目录下执行start-hbase.sh 启动吧我的逗比~ 于是启动了。。。?环境是漫漫征程的开端啊~
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  • Hadoop基础教程-第10章 HBase:Hadoop数据库(10.6 HBase API)

    org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytesorg.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import org.apache.hadoop.hbase.client.Tableorg.apache.hadoop.hbase.client.Result;import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;import org.apache.hadoop.hbase.client.Scanorg.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
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