(1)创建含namespace的表: 上一节我们创建的basketball表存在了default中,但是我们要是想将表存在我们建的‘hbase_test’中,那么我们就需要用到如下语法:
Apache Phoenix主要是基于HBase一款软件, 提供了一种全新(SQL)的方式来操作HBase中数据, 从而降低了使用HBase的门槛, 并且 Phoenix提供了各种优化措施
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说hbase查看表结构_HBase语法「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
升级core-2过程中,高风险节点core-5(内存水位解决临界值)发生宕机,造成业务写入抛错, core-5宕机恢复流程完成,hbase服务恢复,Flink任务Failover后自动消费积压的kafka数据。
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:
注意:一次只能为一个表的一行数据的一个列,也就是一个单元格添加一个数据,所以直接用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数据。
HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作。
比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,做一些简单的相加或者聚合计算的时候, 如果直接将计算过程放置在 server 端,能够减少通讯开销,从而获 得很好的性能提升
本文的HBase安装是在Hadoop已经安装好的基础上实现的,所以之前要导出JAVA_HOME、HADOOP_HOME( 单机模式不需要,伪分布式模式和分布式模式需要)等环境变量以及配置好SSH互信等。 0 公共配置 导出HBase的环境变量
大数据时代,数据的价值越来越被重视,企业从海量大数据中挖掘所需要的信息,用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
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
HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase中,统计数据表的总行数,需要使用Counter方法,执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,做一些简单的相加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在server端,能够减少通讯开销,从而获得很好的性能提升。于是,HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors),实现一些激动人心的新特性:能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
本文结合两个实战场景就基于 HBase 的大数据存储做了简单的分析,并对 HBase 的原理做了简单的阐述。
sqoop是apache旗下,用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具,sqoop可以用在离线分析中,将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓,数仓分析完得到结果,再通过sqoop传输到mysql,最后通过web+echart来进行图表展示,更加直观的展示数据指标。
1:分布式协调服务,用于管理大型主机。 ZooKeeper是一种分布式协调服务,用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑,而不必担心应用程序的分布式特性。 ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的,用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来,Apache ZooKeeper成为Hadoop,HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如,Apache HBase使用ZooKeeper跟踪分布式数据的状态。
本文介绍了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。首先介绍了HBase和ZooKeeper的基本概念和架构,然后详细讲解了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。最后通过一个具体的实例展示了如何使用HBase和ZooKeeper实现分布式系统,并提供了相应的代码示例。
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。
HBase 主要用ZooKeeper来实现 HA 选举与主备集群主节点的切换、系统容错、meta-region 管理、Region 状态管理和分布式 SplitWAL 任务管理等。
在生产环境CDH集群中会遇到元数据库的迁移,迁移后数据库的IP地址发生变化或是元数据库做主备,在主节点挂掉后,我们需要将数据库CDH集群中的元数据库地址指向新的IP或备用元数据库。本篇文章Fayson主要介绍如何修改CDH集群元数据库IP地址。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
本篇博客小菌为大家分享的是关于Phoenix的使用方式与常用shell。
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。
大数据依然是当前较为火热的领域,其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章,作者是heibaiying,大数据入门指南(2019)地址:https://github.com/heibaiying/BigData-Notes(本文末点击阅读原文进入),内容涉及下图的相关技术。
WAL(Write Ahead Log)预写日志,是数据库系统中常见的一种手段,用于保证数据操作的原子性和持久性。
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er,如果你还是只懂MySQL,那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品:
从图中可以看出 Hbase 是由 Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS 等几个组件组成,下面来介绍一下几个组件的相关功能:
04-08把元数据以及在它基础上的五大应用场景:数据发现(数据地图)、指标管理、模型设计、数据质量、成本优化,全部讲完。这部分内容对应的就是数据中台OneData 方法论。学完这部分内容,你已了解OneData方法论在企业内部落地的方法。
HBase中的一级索引指数据在写入region时,会根据rowkey进行排序后写入,之后regionserver在加载region时,会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者,而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准,迅速推广至国内外各大互联网企业,成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求,基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如,Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是,HadoopHDFS适合于存储非结构化数据,且受限于HadoopMapRed
设计一个系统来预估未来一年的广告流量,不是总流量,是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种(内容类别,设备平台,用户地域,用户人口属性等),整个时间区间不同组合数(也就是数据行数)是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成,列的值与这些列相关联。存储行时,按行键按字母顺序排列。因此,行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据,即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域,您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样,所有Apache域都在表中彼此接近,而不是基于子域的第一个字母展开。
对大数据领域有一定了解的小伙伴对HBase应该不会陌生,HBase是Apache基金会开源的一个分布式非关系型数据库,属于Hadoop的组件。它使用Java编写,需运行于HDFS文件系统之上。HBase与Hadoop中的其他组件一样,可以运行在廉价硬件上,并可提供数10亿行 X 数百万列的大数据存储、管理能力,以及随机访问和实时读/写能力。HBase的设计模型参考了Google的Bigtable,可以说是Bigtable的开源实现版本。
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。
准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库,同时也是一个完美的数据库管理系统;因为它允许在运行的时候创建数据库和表,同时加载数据和运行查询,而且无需重新配置和重启服务。
maxwell读取MySQL二进制日志并以JSON格式将行更新写入到Kafka,Kinesis或其他流媒体平台。Maxwell的操作开销很低,只需要mysql和一个可写的地方即可。它的常见用例包括ETL,缓存建立/过期,指标收集,搜索索引和服务间通信,Maxwell为您提供了时间来源的一些优势,而无需重新架构整个平台。
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
Kafka 是一个完整的消息系统,常用于实时系统中的消息中转和数据持久化。Kafka 集群安装部署依赖于 Zookeeper,本专栏前面文章介绍了 Zookeeper 安装部署及运行,参见 “安装部署 Zookeeper 集群”。本篇继续介绍在相同主机环境下安装部署 Kafka 集群。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础,但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理,且只能以顺序方式访问数据,当需要更改数据时,必须搜索整个数据集,从海量文件数据中取出需要进行更改的内容,读取内容,进行更改操作,然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂,有没有更好的可以随机访问数据的办法?
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎,真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快,最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小, 而clickhouse的数据始终是按列存储的,同时使用了数据压缩,和日志合并树,稀疏索引和 CPU 功能
其他的DDL操作相对比较少,所以本文就不讨论了。 此外,本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引(如全文索引、空间索引)的场景。
分析:Hadoop的核心组件分为:HDFS(分布式文件系统)、MapRuduce(分布式运算编程框架)、YARN(运算资源调度系统)
在上篇文章我们讨论了数据模型,今天试着讨论更基础的数据存储和搜索。数据存储根据开发者使用,可以分为一般的事务处理和数据分析,因为这两者面临的情况不一样。事务处理聚焦于快速的存储和搜索少量的数据,但是数据分析需要读取大量的数据去进行聚合,而不怎么考虑读取花费的时间。后者一般称为数据仓库。 首先我们先看看传统数据库和大部分NoSQL的数据存储引擎。这个实际上分为两个流派,一个是基于日志结构,主要使用了LSM树,另一个是基于OS的页的结构,就是所谓的B树。这么说可能比较难懂。让我们想象一下,假设你有一个excel,里面存储了一条数据a,b,如果我们想查询a,我们可以遍历excel找到满足以a开头的数据a,b。这就是一个简单的数据库,存储数据时,只要简单的添加在下一列。查找时进行遍历,找到符合条件的。让我们想想这会有什么问题。对于数据存储,我们只需要简单的添加数据,对于磁盘这样极有效率,当然实际上的数据库还要考虑并行处理、磁盘存储空间不足等等情况。存储数据的file,就是所谓的log。另一方面,对于搜索数据,这个效率就相当慢了,因为每次搜索数据都需要遍历整个文件,时间复杂度是线性的增长,这时候我们就需要索引了。显然索引对于整个数据存储文件而言,是额外的存储结构,维护索引结构会牺牲write的效率。 对于索引结构,首先想到的是key-value结构。例如对于数据a,b c,f,d这种数据,我们可以用一个索引a,0 b,3这种hash map的形式0和3代表着文件的offset,我们查找数据的时候,先去hash map找到对应的key值,获得offset,我们就能获得key值对应的value。这听起来很简单,然而这就是Bitcask的实现方式。这个索引结构是完全存储在内存当中,如果超出内存的话,就会放在磁盘上。如果数据一直在增长,磁盘空间肯定会有不足的那一刻,解决办法就是将数据拆分为固定大小的segment,以及在合适的时候,合并segment,根据时间戳,保留最新的value值,重新写入新的segment,对旧的进行删除。对于实际的工程,我们还需要考虑 1.文件存储的格式,一般而言应该是以bytes存储 2.删除数据时,应该加上一个标签,比如tombstone,在合并segment时,对数据进行删除 3.数据库崩溃重新恢复,Bitcask使用的是快照的方式在磁盘保存索引结构 4.并发的写入数据,这个需要检查点来处理数据写入时数据库崩溃 5.并发控制,因为文件的immutable,所以并发控制相当简单。 但是这个依然存在问题,让我们想想,那就是hash table必须存储在内存中,这个对于大数据时很不友好,即使你是存储在磁盘上。并且对于范围查找很不友好,因为你需要遍历所有key去查找一个范围内的一个key。 为了解决范围查找,人们又提出了在创建索引时,我们可以按照key值进行排序,这样的存储方式叫做SSTable。这样有下面的几个好处,合并segment变得更有效率了,因为你只需要读取开始的key和结束的key就可以了。在保存索引时,也不需要将所有的key存储在内存里,只需要保存每个segment的开始key和结束key。读取数据时,也不需要遍历所有的key值了。那么对于维护索引呢?我们在写入数据时,会先写入memtable(存储在内存的例如红黑树之类的数据结构)。当memtable超过某个阈值时,会将memtable写入到磁盘的segment中。在读取数据时,我们会首先在memtable中查找数据,然后再根据时间逐步读取segment。每隔一段时间,后台进程便会合并segment,清理垃圾数据。这样处理的唯一问题,就是memtable遇到服务器崩溃。我们可以牺牲一部分write的效率,生成一个独立的log去立马保存写入的数据,这个log的唯一用途就是防止memtable的丢失。 上面的就是现在HBase、LevelDB、Lucene这些使用的LSM树结构。对于其的优化,目前可以使用布隆过滤器、size-tiered等方式去优化读取和合并segment。除了LSM树,目前还有一个广泛使用的索引,那就是B树。 B树主要是利用了操作系统的页结构,将数据拆分成一个固定尺寸的block块,使用存储address和location,类似于指针的方式存储数据。具体细节不多说,网上的文章一大堆。我们需要考虑的是负载因子和二叉树的平衡。对于每次的写入和修改数据,我们都需要找到key值在系统里对应的address去修改数据,重新写入,同样为了防止数据崩溃,一般的数据库会使用预写日志(WAL)去保存每一次数据的修改和写入。 除了这些索引,还有所谓的二级索引。这个类似于倒排索引。不仅如此,还有基于列的存储方式,这个大多是为了数据仓库服务的。
Phoenix的团队用了一句话概括Phoenix:”We put the SQL back in NoSQL” 意思是:我们把SQL又放回NoSQL去了!这边说的NoSQL专指HBase,意思是可以用SQL语句来查询Hbase,你可能会说:“Hive和Impala也可以啊!”。但是Hive和Impala还可以查询文本文件,Phoenix的特点就是,它只能查Hbase,别的类型都不支持!但是也因为这种专一的态度,让Phoenix在Hbase上查询的性能超过了Hive和Impala!
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
最近在招聘要求下突然看到了Apache kudu 于是花了几天时间研究了下,下面简单的给大家介绍下 记得收藏。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云