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弹性 MapReduce

弹性 MapReduce

弹性MapReduce (EMR)结合云技术和  Hadoop等社区开源技术,提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群,以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
  • 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。使用 Hbase Shell在使用 Hbase Shell 之前请登录 EMR 集群的 Master 节点。登录 EMR 的方式可参考 登录 Linux 实例。使用scan指令来遍历整个表:hbase(main):006:0> scan 'test'ROW COLUMN+CELL row1 column=cf:a, timestamp(main):007:0> get 'test', 'row1'COLUMN CELL cf:a timestamp=1530276759697, value(main):006:0> scan 'test1'ROW COLUMN+CELL row1 column=cf:a, timestamp=1530276759697, value
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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.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.pyCOLUMN+CELL row1 column=cf:a, timestamp=1530697238581, value=value1 row1 column=cf:b, timestamp=1530697238587+CELL row1 column=cf:a, timestamp=1530697238581, value=value1 row1 column=cf:b, timestamp=1530697238587
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  • HBase Java API 03:HBase与MapReduce整合

    HBase版本:1.2.61.案例说明现有hbase表student,其中内容如下:hbase(main):025:0> scan studentROW COLUMN+CELL 0001 column=info:age, timestampjava.io.IOException;import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin(main):033:0> scan student_extractROW COLUMN+CELL 0001 column=info:name, timestamp=1516142234629, value
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  • 弹性 MapReduce

    Spark 分析 COS 上的数据,通过 Spark Python 分析 COS 上的数据,SparkSQL 的使用,SparkStreaming 对接 Ckafka 服务,通过 Thrift 使用 Hbase,通过 API 使用 Hbase,Spark On Hbase,MapReduce On Hbase,Phoenix 客户端环境准备,Phoenix 客户端使用,Hive 基础操作,Hive 最佳实践,基于对象存储 COS 的数据仓库,如何映射 Hbase表,Phoenix JDBC 使用,Phoenix 最佳实践,Presto 服务 UI,分析 COS 上的数据,连接器,增量 DB 数据到 HDFS迁移指导手册,Hive 迁移指导手册,Kafka 数据通过 Flume 存储到 Hive,Kafka 数据通过 Flume 存储到 HDFS 或 COS,Kafka 数据通过 Flume 存储到 Hbase开发指南,通过 Thrift 使用 Hbase,通过 API 使用 Hbase,Spark On Hbase,MapReduce On Hbase,Phoenix on Hbase 开发指南,Phoenix
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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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  • HBase整合MapReduce之建立HBase索引

    java.io.IOException;import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.CellMapper.Context context) throws IOException, InterruptedException { List cs = value.listCells(); for (Cellcell : cs) { String qualifier = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)); System.out.println(qualifier(qualifier.equals(name)){ 把名字做键 行健做值输出 context.write(new ImmutableBytesWritable(CellUtil.cloneValue(cell)), new ImmutableBytesWritable(CellUtil.cloneRow(cell))); } } } } reduce阶段,将姓名作为键,行健作为值存入hbase public
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  • Hbase数据导入导出

    平时用于从生产环境hbase到导出数据到测试环境。java.util.Date;import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.CellArrayList(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append( rowkey= + Bytes.toString(r.getRow())); for(Cellcell : r.rawCells()){ String name = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)); String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)); System.out.println(name + = + value); sb.append(| + name + = + value); }
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  • HBase篇--HBase操作Api和Java操作Hbase相关Api

    ; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.CellUtilcell))+ ); System.out.println(row Name:+new String(CellUtil.cloneQualifier(cell))+ ); System.out.printlnjava.util.List;import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.Cellcell = rs.getColumnLatestCell(cf.getBytes(), name.getBytes());result返回的是一个Cell对象 System.out.println(new String(CellUtil.cloneValue(cell)));取出Cell对象中的值 } ** * 通话详单 * 包含:手机号,对方手机号,日期,通话时长,主叫被叫类型... * * Rowkey
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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。shell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:a, value1hbase(main):004:0> put test, row1, cf:b, value2hbase(main):005:0> 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。testROW COLUMN+CELL row1 column=cf:a, timestamp=1530276759697, value=value1 row2 column=cf:b, timestamp
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  • 流计算 Oceanus

    ClickHouse,字段映射,从零开始上手 Oceanus,数据库 PostgreSQL CDC,数据库 MongoDB CDC,使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统,使用 MySQL 关联 HBase维表数据到 ClickHouse,视频直播解决方案之实时 BI 分析,数据库 HBase,数据源表 PostgreSQL,数据目的表 PostgreSQL,数据目的表 Elasticsearch,数据库字段映射,从零开始上手 Oceanus,数据库 PostgreSQL CDC,数据库 MongoDB CDC,最佳实践,使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统,使用 MySQL 关联 HBase维表数据到 ClickHouse,视频直播解决方案之实时 BI 分析,数据库 HBase,数据源表 PostgreSQL,数据目的表 PostgreSQL,数据目的表 Elasticsearch,数据库
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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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  • Hbase篇--Hbase和MapReduce结合Api

    二.步骤将结果写会到hbase中去。 表 * create wc,cf * rowkey: 单词 cf:count=单词数量 * @author root * *public class WCDemo { ** * * wc * 数据hbase表 rowkey cell存放文本 * 结果输出到 hbase表 * * public static void main(String words = value.toString().split( )IntWritable(1)); } }}2.3 Reduce函数(主要是把Put对象写出去)import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer
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  • Hbase增删查改工具类

    java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Map.Entry; import org.apache.hadoop.hbase.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTableInterface;import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Scan;import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;importorg.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;import org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter
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  • HBase Java编程示例

    java.util.concurrent.TimeUnit; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
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  • HBase篇--初始Hbase

    一.前述1.HBase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,最新的数据版本排在最前面。时间戳的类型是 64位整型。2.4 Cell单元格 由行和列的坐标交叉决定;单元格是有版本的;单元格的内容是未解析的字节数组;由{row key, column( = +), version} 唯一确定的单元。!!!cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。!!! 三.Hbase架构 ?3.1 Client包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper保证任何时候,集群中只有一个master(HA)存贮所有Region的寻址入口。
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  • HBase各功能组件、集成MapReduce的方式及数据迁移

    ;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.hbase.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.CellUtilcell : value.rawCells()) { add family : info if (info.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)))) { add column: name if (name.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)))) { put.add(cell); } add column : age if (age.equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)))) { put.add(cell)com.beifeng.senior.hadoop.hbase; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.Cell
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  • HBase学习

    HBase 直接用 shell 命令插入数据效率很低,在实际应用中,一般都是利用编程操作 HBase 的。Java 编程来操作 HBase操作 HBase 所用的 jar 包,使用 Maven 导入,引入依赖 hbase-it,pom.xml 文件依赖部分如下:说明:我安装的 HBase 是 1.1.0 版本的org.apache.hbase hbase-it 1.1.0 HBase 的提供的 jar 包只是对 HBase 命令操作的基本封装,为了便于使用,可以在此基础上做进一步的封装来调用。com.weizhiwen.util;import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.Celltable.close(); close(); } ** * 格式化输出 * @param result * public static void showCell(Result result){ Cell
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  • HBase原理

    HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。通过Hadoop生态圈,可以看到HBase的身影,可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是  实时、分布式、高维数据 的数据存储;2、HBase简介   – HBase – HadoopTimestamp时间戳:    – 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间 戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,     最新的数据版本排在最前面Cell单元格:    – 由行和列的坐标交叉决定;    – 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);    – 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮4、HBase体系架构?
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  • hbase 面试问题汇总

    HBase能够在它的数据库上面实时运行,HBase被分区为表格,表格有进一步分割为列簇,列族必须需要用schema定义。一个列簇可以包含很多列,每个keyvalue在HBase中都被定义成一个cell,每一个cell都有一个rowkey,一个columnFamily,一个value值,一个timestamp。RPC请求次数 = (行数 * 每行列数) Min(每行的列数,批量大小) 扫描器缓存六、Hbase的cell结构:1、什么是Hbase中的cell:Hbase中通过row和columns确定一个存贮单元成为cell,cell由{{rowkey, column(= + ,version)}构成。修改配置文件hbase-env.sh中的export HBASE_HEAPSIZE=1000(3)、增加RPC的数量。
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