HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用;
Hbase的表结构设计与关系型数据库有很多不同,主要是Hbase有Rowkey和列族、timestamp这几个全新的概念,如何设计表结构就非常的重要。
HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id、name、tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 insert into user_info val
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:
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统:多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
下载镜像 docker pull harisekhon/hbase 运行容器 docker run -ti harisekhon/hbase当你执行成功之后直接进入hbase shell,慢慢享用吧 使用hbase 退出容器后,下次再进入可以使用 docker exec -ti hbase1 /hbase/bin/hbase shell 创建表,第一个参数是表名,第二个参数是列簇名 create 'table1' , 'cf1' 1)查看有哪些表 hbase(main)> list 2)创建表 # 语法
翻译过来大致就是hbase中有11个字段,而hive中只有10个字段,很明显需要同步数据的两个表的字段数不一致!
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
大数据的典型特征,包括数据量大、数据类型多、价值密度低等,而具备这样特征的数据,在进入到存储阶段时,就需要根据数据类型及场景,来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中,必须掌握的四种数据库。
今天扯一下 Hbase ,我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》;这两篇本质上还是一篇文章,《李逵麻子,李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章,再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ,否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道,对一个软件或者工具,要想深刻理解和使用它,第一印象很重要,它决定你学习的进度,要是弄错了,学习的时候就会很痛苦,怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
在创建hive/hbase相关联的表时,hbase表结构默认会有一个字段key,如果没有一个显示的字段'key'那么在创建表的进修,会自己创建,这样hive对应的表就会出现问题,所以在hive对应的表里一定要加上key这个字段,为了避免这个问题,在hbase表结构里可以显示的添加'key'字段,这样不容易出问题。
一,基本功能介绍 -root-表在HBase 0.9.6以后的版本被移除了。 Hbase 0.9.6以前,三个重要信息: 1,-root-表的位置存储在Zookeeper上(只会存在一个regionserver上),内容是.meta表的存储信息 2,.meta表存储在一个regionserver上,存储的是用户的表的region信息,用户表越大,这个表的region会越多,进而会分布到不同的regionserver。 3,用户的表信息,用户表示存储在各个regionserver上。 Hbase 0.9.6以
本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化,包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统,在技术社区中发挥着重要作用。
技术真的是日新月异,关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后,市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展,似乎关系型数据库也地位不保,我前段时间和同事聊天,听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库,可是事实真的如此吗,我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库,做一个对比:
HBase本身是一个没有单点故障的分布式系统,上层(HBase层)和底层(HDFS层)都通过一定的技术手段保障了服务的可用性,HMaster一般都是高可用部署,如果集群中RegionServer宕机,region的迁移代价并不大,一般在毫秒级就能完成,所以对应用造成的影响也很有限;底层存储依赖于HDFS,数据本身默认也有3副本,数据存储上做到了多副本冗余,而在当前方案中将HBase当做单机使用。
bin/sqlline.py数据库安装服务器ip或主机名:zookeeper的服务端口号
Sqoop 数据迁移 Sqoop 底层还是运行在MapReduce上,通过Yarn进行调度的,只是Sqoop在做数据迁移过程中,只用到了MapTask,没有用到ReduceTask。 Sqoop 是一个数据迁移工具,可以理解为客户端程序,提供HDFS/Hive/HBase 到 RDS(Oracle,Postgrel,MySql等) 数据的导入导出 Sqoop 需要配置到HDFS端,Sqoop从HDFS/Hive/HBase 导出到 RDB时,需要预先 对RDB进行表结构定义,从RDB导出到Hive/HDFS/HBase时不需要对HBase进行表结构定义,对Hive的定义需要指定分隔符等参数. Sqoop需要指定 Hadopp-Home.xml ,MapReduce-HOME.xml,JAVA-HOME 等系统环境变量 类型类型包含 Export,Import Sqoop 在做数据迁移之前,最好测试下 数据连接是否正常,如果运行不正常,方便进行问题定位。 Sqoop 需要参数配置文件 ***.xml, 如果从 RDB 导出数据到 HDFS 指定 RDB驱动,路径,用户名,密码,库及表等信息 如果为 HDFS 需要执行 HDFS 路径,与Hive数据类似 如果为HBase,则需要指定库信息,路径等 如果从 HDFS/Hive/HBase 到RDB时, 指定HDFS,需要指定路径,分割幅等信息,Hive类似 RDB需要指定 驱动名,URL,User,Pwd,库及表
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
在大数据时代,数据量的爆炸式增长对数据存储和处理能力提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个分布式计算框架,在解决这些挑战中发挥了重要作用。然而,传统的关系型数据库无法很好地处理海量的非结构化或半结构化数据,因此NoSQL数据库变得越来越受到关注和应用。在Hadoop生态系统中,HBase是一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库,提供了快速、随机、实时读写大数据集的能力。本文将介绍HBase的基本概念和原理,并提供一些示例代码。
注意: 在 HBase Shell 中如果按退格键无法删除 , 则需要按 Ctrl + backspace 键
操作过程: 第一步删除phoenix中系统的表格信息,主要为SYSTEM.CATALOG,第二步删除Hbase中的表格信息。
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库,支持高达每秒百万级的写入能力,支持毫秒级精度的数据存储,不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力,得益于其底层依赖的HBase,HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构,提供了优越的写入能力,底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称,它采用非关系的数据模型,弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制,可能无法支持,或不能完整的支持SQL语句。
在前面的博文里,我已经介绍了 问:哪个版本开始Hive开始支持视图了? 答:Hive0.6开始 可以先,从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口,与基本表不同,它是一个虚表。在数据库中,存放的只是视图的定义,而不存放视图包含的数据项,这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接,也可以被定义为只有部分列可见,也可为部分行可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象。视图中的数据是SELECT查询返回的结果。在视图选定后才会开始执行S
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中,我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
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
大家好,我是一哥,HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用,整理了一些面试问题,大家收藏,文末可以获取PPT。
进程按角色分为Master和RegionServer,其中Master负责DDL操作,比如建表、删表,而RegionServer负责DML操作,比如数据的读写操作等。从数据视图上讲,HBase中的Table会按Range切分为多个Region,然后由不同的RegionServer来负责对外提供服务。
Hbase是一种NoSql模式的数据库,采用了列式存储。而采用了列存储天然具备以下优势:
•创建全局索引,会自动构建一张索引表 •索引表结构 –Rowkey:索引字段+原表的rowkey –列:占位置x •特点:如果查询字段或者查询条件不是索引字段,就不会走索引 •应用:适合于读多写少
我们平常在存储数据时,会想到用Mysql关系型数据库、大硬盘文档存储等。但是,面临互联网自媒体时代的出现,采用Mysql来存储微信类评论数据、零碎图片、零碎视频,采用Mysql的数据库,已经力不从心。表现在:1、Mysql数据库字段固定。2、Mysql字段存储内容无法任意增加或删除。3、Mysql数据库水平扩展麻烦(分库分表依靠人手管理,非常麻烦),海量的数据存取存在瓶颈。因此,面临此类问题,Apache在HDFS的基础上推出了HBase的NoSQL数据库,解决此类问题。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方: 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中; 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中; 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析, 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式,HMaster是主服务器,regionServer是从服务器,在集群中可允许有多个regionserver。
提示:如果直接drop表,会报错:ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
因为列族在创建表的时候是确定的,列名以列族作为前缀,按需可动态加入,如: cf:name, cf:age
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。
继上一篇《HBase常用的shell操作》博客之后,本篇小菌将为大家带来的是关于HBase的高级shell管理命令。
目录: 一、关系型数据库 (一)常用关系型数据库: 二、非关系型数据库 (一)常用非关系型数据库: (二)分类: 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 (一)常用关系型数据库: MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 (一)常用非关系型数据库: CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
作者简介 大伟,携程软件技术专家,关注企业级监控、日志、可观测性领域。 一、 背景概述 框架Dashboard是一款携程内部历史悠久的自研监控产品,其定位是企业级Metrics监控场景,主要提供用户自定义Metrics接入,并基于此提供实时数据分析和视图展现的面板服务,提供可定制的基于时间序列的各类系统级性能数据和业务指标数据的看板。还可以提供灵活的数据收集接口、分布式的大容量存储和灵活的展现方式。 由于时间较早,那时候业界还没有像样的TSDB产品,类似Prometheus,InfluxDB都是后起之秀,
Hbase(二):Hbase常用操作 常用shell命令 hbase shell命令 描述 alter 修改列族(column family)模式 count 统计表中行的数量 create 创建表 describe 显示表相关的详细信息 delete 删除指定对象的值(可以为表,行,列对应的值,另外也可以指定时间戳的值) deleteall 删除指定行的所有元素值 disable 使表无效 drop 删除表 enable 使表有效 exists 测试表是否存在 exit 退出hbase shell get
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比,相信大家也都发现了,有很多框架的用处都差不多,为什么只用这个而不用那个呢?这就是两者之间的一些不同之处的对比,然后选择一个最适用的,本期就是关系对比,为什么它最适用!
很久没写过文章了,今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图,所以图片来源于网络和Janusgraph官网,感谢各位作者的贡献。
离线数据分析平台实战——120Hive Shell命令介绍 01(熟悉Hive略过) Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务,如果需要启动其他服务,那么需要service参数来启
** 一般操作: ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间: namespace指的是一个 表的逻辑分组 ,同一组中的表有类似的用途,相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表: hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
HBase表,本质是以Key-Value的方式存储,然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace(命名空间)之下,它是对表的逻辑分组,类似于关系数据库中的Database;利用命名空间,在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
键值数据库( Key-Value Database)会使用一个哈希表,这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value,即存储和检索具体的Value。
首先提前祝大家中秋快乐,今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾:阿里云专家 封神的分享
在regionserver日志搜索关键字 "TooLarge",若存在则需要业务侧优化表结构,优化大KV
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