https://hbase.apache.org/book.html#_preface
---- HBase版本:1.2.6 1. HBaseUtil.java import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor
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。图1显示了HBase
我们知道hbase是一个多版本的管理系统,在0.96的版本之前默认每个列是3个version,在hbase 0.96之后每个列是1个version,所谓的version其实就是同一条数据插入不同的时间戳来实现的,在hbase底层的存储是基于时间戳排序的,所以每次我们查到的数据都是最新的版本,除非我们指定了要读取特定的时间范围的数据。 先看下Hbase里面Put和Delete命令的api: Put: Put(byte[] row) Put(byte[] row, long ts) Put(byte[] row
逻辑上,HBase的数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列。但从HBase的底层物理存储结构(K-V)来看,HBase更像是一个multi-dimensional map(多维地图)
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,Hadoop 数据库。搭建基于 Hadoop 和 ZK 。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表(Table)的方式组织数据,数据存储在表中。 Row/Column 行(Row)
摘要总结:本文主要介绍了如何在Java应用中操作HBase进行增删改查操作。主要包括了HBase的部署、HBase表的设计、HBase API的封装和调用、HBase的整合Spring Boot以及基于HBase的分布式事务等。同时,还通过一个具体的示例展示了如何在Spring Boot项目中整合HBase和Spring Data JPA,实现基于HBase的数据库操作功能。
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:
点击下载 链接:https://pan.baidu.com/s/17r-mfTTYwrgLFh50xDVEvA 提取码:h25r
HBase与MySQL、Oralce、DB2、SQLServer等关系型数据库不同,它是一个NoSQL数据库(非关系型数据库)
第10章 HBase:Hadoop数据库 10.6 HBase API (新特性) 本节所有代码可以从https://github.com/ihadron/hbase.git下载。 10.6.1 HB
内存和磁盘同时读取,但是将两个数据进行对比,返回时间戳大的数据,所以说HBase读取比写入要慢得多
Hbase提供了丰富的Java API,以及线程池操作,下面我用线程池来展示一下使用Java API操作Hbase。
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
1)hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk),可以添加到最后:
在这篇文章中,我们看一下 HBase Java 客户端 API 如何使用。HBase 用 Java 编写,并提供 Java API 与之通信。客户端 API 提供了DDL(数据定义语言)和DML(数据操作语言)语义,这与我们在关系数据库中的语义非常相似。因此,我们学习一下如何使用 HBase 的 Java 客户端 API 对 HBase 表进行 CRUD 操作。
在正式进行讲述实现之前,我觉得有必要说一下出发点。团队期初数据都是基于 HBase+Phoenix 这样架构进行持久化。随着业务的复杂性增加,对部分表的查询效率和查询条件多样性,提出了更高的要求。HBase+Phoenix 就会出现索引滥用。变更索引变的特别的频繁,同时一些数据客观的表,变更索引的代价是非常大的。
scan的用法很多,参数,过滤条件可以很多,各种组合, 在此不列举过多的例子,参考 help 'scan'
云栖君导读: 使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。 背景 上周五,某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+
Hbase 安装 这里我使用docker安装,就直接给出命令了 首次启动 输入下列命令 docker run -d -h myhbase -p 2181:2181 -p 8080:8080 -p 8085:8085 -p 9090:9090 -p 9095:9095 -p 16000:16000 -p 16010:16010 -p 16201:16201 -p 16301:16301 --name hbase harisekhon/hbase 这里设置的hbase的主机名为myhbase d 后续启动,输
原文链接:https://foochane.cn/article/2019062801.html
使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。
我的HBase版本是0.98 首先说明一下,如果用eclipse操作hbase时,如果报Unknown host错误,找不到主机,是因为你没有配IP地址的映射 方法是 找到你的系统盘里面的C:\Windows\System32\drivers\etc下的hosts文件,打开,增加一个映射 加一个映射 192.168.52.140 master 话不多说,直接看代码,注释很详细 import java.io.IOException; import java.util.Arrays; imp
HBaseAdmin(Admin):管理表(创建,删除) HTableDescriptor:表描述器,用于创建表 HColumnDescriptor:列描述器(构建列族)
(这里的方法在运行的时候要开启Hbase集群服务) 启动HBase 由于伪分布式下的 HBase 依赖 HDFS ,因此我们需要先启动 HDFS :
因为伪分布式的hbase的依赖于hdfs,因此我将hbase安装好后,首先启动hadoop的hdfs,然后再启动hbase。关闭顺序反之,先关hbase,再关闭hdfs。
HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用;
Hbase的访问方式 1、Native Java API:最常规和高效的访问方式; 2、HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用; 3、Thrift Gateway:利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据; 4、REST Gateway:支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制; 5、MapReduce:直接使用MapReduce作业处理Hbase数据; 6、使用Pig/hive处理Hbase数据。
大数据的场景下,NoSql型数据库的优势不言而喻,但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台,大多语焉不详,至于Windows平台介绍的东西就更少了,而且大多无法运行。本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍。另外基于Thrift实现的Windows版本Hbase客户端库也做了封装,有需要的可以留言索取。
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类, 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令; 第二类是
截至到目前 (2019.04),HBase 有两个主要的版本,分别是 1.x 和 2.x ,两个版本的 Java API 有所不同,1.x 中某些方法在 2.x 中被标识为 @deprecated 过时。所以下面关于 API 的样例,我会分别给出 1.x 和 2.x 两个版本。完整的代码见本仓库:
如果指定了 family或者 qualifier则删除的是部分字段,否则是删除整行
delete操作并不会马上删除数据,只是将对应的数据打上删除标记,只有在数据产生合并时,数据才会被删除。
和写流程相比,HBase读数据是一个更加复杂的操作流程,这主要基于两个方面的原因:
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。
status 查看系统状态 hbase(main):010:0> status 1 active master, 0 backup masters, 4 servers, 0 dead, 6.5000 average load version 查看版本号 hbase(main):011:0> version 1.2.0-cdh5.7.2, rUnknown, Fri Jul 22 12:20:40 PDT 2016 table_help 查看提示信息 hbase(main):012:0> table_hel
安全组没开放端口是原罪!!!导致好多BUG费时费力。Hbase悄悄咪咪的用了好多端口,比如被我抓到的42239,直接搜索报错药不对症。
在Sqoop中,“导入”概念指:从非大数据集群(RDBMS)向大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)中传输数据,叫做:导入,即使用import关键字。
import java.io.IOException; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.DataInputStream; import java.util.Map; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; import org.apache.hadoop.hbase.util.*; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org.apache.hadoop.hbase.util.Writables; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan; import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException; //import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException; public class HBaseHandler { private static HBaseConfiguration conf = null; /** * 初始化配置 */ static { //conf = HBaseConfiguration.create(); conf = new HBaseConfiguration(); conf.addResource("hbase-site.xml"); } /** * @param args * @throws IOException */ public static void main(String[] args) throws IOException { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("Helloworld"); String[] cfs; cfs = new String[1]; cfs[0] = "Hello"; createTable("Test",cfs); } /** * 创建表操作 * @throws IOException */ public static void createTable(String tablename, String[] cfs) throws IOException { HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf); if (admin.tableExists(tablename)) {
HBase 提供了一个非常方便的命令行交互工具 HBase Shell。通过 HBase Shell 可以创建表,也可以增删查数据,同时集群的管理、状态查看等也可以通过 HBase shell 实现。
1 java.io.IOException: java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: offset (0) + length (8) exceed the capacity of the array: 4 做简单的incr操作时出现,原因是之前put时放入的是int 长度为 vlen=4 ,不适用增加操作,只能改为long型 vlen=8 2 写数据到column时 org.apache.hadoop.hbase.client.R
最近在狂啃hadoop的书籍,这部《hbase:权威指南》就进入我的视野里面了,啃吧,因为是英文的书籍,有些个人理解不对的地方,欢迎各位拍砖。 HDFS和Hbase配置同步 hbase的配置中有一些和hdfs关联的配置,当hdfs中修改了,但是hbase中修改了,hbase中是不会知道的,比如dfs.replication,有时候我们想增加备份的数量,在hdfs中设置为5了,但是hbase中默认为3,这样hbase还是只保存3份。 那么有什么方法可以使他们的配置文件同步,有三种方法: (1)在hb
最近在工作中用到了 Hbase 这个数据库,也顺便做了关于 Hbase 的知识记录来分享给大家。其实 Hbase的内容体系真的很多很多,这里介绍的是小羽认为在工作中会用到的一些技术点,希望可以帮助到大家。
3 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏。
(1)使用HBase的API中的Put是最直接的方法,但是它并非都是最高效的方式(2)Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的,通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表,然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job,将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。(3)可以使用MapReduce向HBase导入数据,但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop,它的底层实现是mapreduce,数据并行导入的,这样无须自己开发代码,过滤条件通过query参数可以实现。
当误删数据发生时候,不管三七二十一,第一要务是进入hbase shell,执行如下命令:
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
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