提示:如果直接drop表,会报错:ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
安装 HBase 这里简单搭建了一个单机的 HBase 环境: 安装 JDK 环境,如何安装jdk可以自己网上搜。 下载 HBase,https://hbase.apache.org/downloads.html,这里我们选择下载2.0.1版本,文件名为 hbase-2.0.1.tar.gz,解压到任意目录。 修改 conf/hbase-env.sh ,设置 JAVA_HOME,这个是 /bin/java 所在的目录,通过 which java 查看。 export JAVA_HOME=/java/jdk
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中,通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
1)hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk),可以添加到最后:
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》以及《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实现M
HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用;
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
所谓Standalone模式HBase,就是只启动一个JVM进程,在这个进程中同时启动了多个后台角色,如:HMaster,单个HRegionServer,以及ZooKeeper服务。
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在集群中使用HBase,默认是没有开启授权认证,任何用访问HBase集群都可以进行任何操作(如:disable table、drop table)等等。对于未启用Kerberos认证的集群,即使开启了HBase授权,用于也可以伪造身份访问集群服务。因此
在前面的文章中,Fayson介绍了《如何使用Ranger 给HDFS 授权》,基于前面的集群环境和已有的用户信息,本篇文章Fayson主要介绍如何使用Ranger 给HBase 授权。
HBase ACL 可以实现不同的用户、Group与Namespace、Table、ColumnFamily层级的数据权限控制
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。
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询。
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。
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.2.6/
进入hbase shell console $HBASE_HOME/bin/hbase shell 如果有kerberos认证,需要事先使用相应的keytab进行一下认证(使用kinit命令),认证成功之后再使用hbase shell进入可以使用whoami命令可查看当前用户 hbase(main)> whoami 表的管理 1)查看有哪些表 hbase(main)> list
本节在 Windows Docker 安装配置 HBase 接 Windows Docker 安装部署 Hadoop 0. 实验环境 Docker Desktop for Windows Hadoop 2.7.3 HBase 1.1.2 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 1. 配置环境 1.1 启动 master 容器 docker start -i master 1.2 将 HBase 复制到 容器内 /home 宿主机: F:-1.1.2-bin.tar.gz Docker 容器:/hom
一、 准备环境 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hbase-- hbase-1.2.0-bin.tar.gz Zookeeper-- zookeeper-3.4.5.tar.gz 本系列教程所有jar包,请关注微信公众号 :Spark高级玩法,输入software获取。 Centos 6.5是本文采用的操作系统 二, 安装Zookeeper Zookeeper的单机版安装很简单。主要是配置数据
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
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。
很久很久以前,有一天,我在HBase中新建了一张表 “XXX: XXX _EXCEPTION_LIST_INFO”,同时HBase在处理大量更新操作。然后在DROP掉表XXX: XXX_EXCEPTION_LIST_INFO时,HBase Master就宕机。
Apache Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 皮肤,可以使用标准的JDBC 的APIs去代替常规的HBase 客户端的APIs去创建表,插入数据和查询HBase数据。
什么是HBase? HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目,是横向扩展的。 HBase是一个数据模型,类似于谷歌的大表设计,可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。 它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。 人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上,并提供了读写访问
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:
https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_hadoop_hbase.html
离线数据分析平台实战——080HBase介绍和安装 HBase介绍 HBase是参考google的bigtable的一个开源产品, 建立在hdfs之上的一个提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 是一种介于nosql和RDBMs之间的一种数据库系统, 仅支持通过rowkey和range进行数据的检索,主要存储非结构化数据和半结构化数据。 HBase和Hadoop一样,目标是通过横向扩展,添加普通机器来增加存储性能和计算性能。 HBase特点: 大(一个表可以有上亿行以及百万级
要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在HBase中。使用Spark访问Hive表,将读表数据导入到HBase中,写入HBase有两种方式:一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase,另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到HBase中,两种方式相比之下第二种效率会更高。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。
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。
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'
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。
某客户大数据测试场景为:Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G,Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
主要是常用的hbase shell命令,包括表的创建与删除,表数据的增删查【hbase没有修改】;以及hbase的导出与导入。
Hbase将大量数据列式存储,并且适合存储非关系型数据库,存储的数据类型都是二进制类型,这和传统的关系型数据库就有很大的区别,Hbase是基于zookeeper去进行管理的,与hive不同,hive是基于mapreduce,但他们最终都存储在hdfs上,Hbase一般对数据进行实时处理,而hive一般用于离线处理 Hbase的数据库叫NameSpace,对应着关系型数据库里面的database; Hbase的数据库底下也有自己的表,如果有的列的值全为空,此时不占内存空间; Hbase里的每一行代表一个数据对象,并且每一行都有行键(索引) Hbase里还含有列族(column family)(列族里面保存的就是key-value的键值对),与列修饰符(column qualifier)(列修饰符就是前面的key-value里的key),前两者共同组成了Hbase里的列,列内还有时间戳的概念
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库(即非关系型数据库),依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储,利用MapReduce来处理海量数据,用Zookeeper作为其分布式协同服务,一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于,HDFS是文件系统,而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库,把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL,把HDFS当做是硬盘。
http://192.168.7.101:50070/explorer.html#/
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
前面Fayson讲过HDFS的快照,参考如何在CDH集群使用HDFS快照,那么HBase的快照呢?HBase快照功能丰富,有很多特征,并且创建时不需要关闭集群。快照可以在几秒内完成,对整个集群没有任何性能影响,另外快照只占用很小的空间。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager管理HBase的快照。
建立与HBase的识别表 hive> create table hive_hbase_1(key int,value string) > stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:info") > TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "userinf
Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景,HDFS具备强大存储能力,但是并没有提供很强的数据查询机制。HBase组件则是基于HDFS文件系统之上提供类似于BigTable服务。
由于 HBase 是以 HDFS 作为底层存储文件系统的,因此部署好 Hadoop 并启动服务是 HBase 部署的先决条件。我们将在《第三篇:Hadoop部署配置及运行调试(下) - HA完全分布式》中部署的 Hadoop 上,以完全分布式模式来安装部署并运行 HBase.
Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据。
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
相对应hadoop的高可用,HBase配置简单很多 HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。 配置HBase高可用,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve即可。
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图所示。
HBase是基于Hadoop的分布式的、面向列的、可拓展的开源数据库。当需要对大数据进行随机的、实时的读写时使用HBase。属于NoSQL。HBase利用Hadoop/HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop/MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper提供分布式协作、分布式同步、配置管理等。
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:
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