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。
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
与Phoenix带来的SQL on HBase易用性相比，它带来的负面影响也是巨大的， 大表Join大表，或者全表OrderBy等消耗的资源随数据量呈至少线性增长， 并发直线下降，甚至低到只有百级别，扩容带来的收益下降很快。 另外，Phoenix表查询通过多个独立协调器（Query Server），互相不管对方， 玩命占用HBase资源，在高并发的大查询下就会容易造成HBase整个集群过载。 而像Presto系统所有的请求都是走同一个协调器，可以总控资源使用，优雅的处理过载。 让现有HBase集群聚焦在线KV Store，聚焦作为在线业务的温存储层。
java 远程连接 HBase 客户端，大体分为两种方式。一种是长连接，一种是短连接。
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用Java连接Kerberos的HBase》，虽然非Kerberos环境下访问HBase比较简单，本篇文章Fayson还是主要介绍使用Java访问非Kerberos环境的HBase。
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
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
这篇博客文章为您提供了Cloudera OpDB支持的语言、框架和应用程序的概述。Cloudera的OpDB提供高级功能，例如过滤器和计数器；并支持各种流行的语言，使您能够为各种用例构建应用程序。
Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。
有如下程序，SparkStreaming 读取 Kafka 中的数据，经过处理后，把数据写入到 Hbase 中
注意事项：HBase强依赖zookeeper和hadoop，安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功，且服务正常运行
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。
因为缴费明细的数据记录非常庞大，该公司的信息部门决定使用HBase来存储这些数据。并且，他们希望能够通过Java程序来访问这些数据。
java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:567) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$Se
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
安装 HBase 之前默认我们已经完成了 Hadoop、ZooKeeper 安装，如果还没有安装可以参考如下博文：
问题一：使用自己搭建的zookeeper集群而不使用hbase自带的zookeeper解决办法？
HBase 使用 Java 语言开发，因而 HBase 原生提供了一个 Java 语言客户端。这篇文章介绍 HBase Admin API，包括创建、启用、禁用、删除表等。如果项目使用 Maven 进行依赖管理，只需添加如下依赖即可以使用 Java 客户端访问 HBase 集群：
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
本文链接： https://moeci.com/posts/分类-大数据/HBase/
在之前的项目里，docker容器中已经运行了HBase，现将API操作HBase实现数据的增删改查 通过SpringBoot整合Hbase是一个很好的选择 首先打开IDEA，创建项目（project）时选择Spring Initializer
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Hbase是企业比较常用的大数据组件，对于开发来讲，单纯的开发几乎不可能，往往都会搭建集群，甚至负责集群的维护，特别是公司规模较小。我们VIP中很多成员，都是一个成员扛起了整个公司的大数据部门，被称之为“扛把子”。
HBase在大数据生态中的地位举足轻重，它是谷歌bigtable的开源实现，是一种分布式存储的NoSQL数据库，能自动分片和故障转移，与HDFS高度集成，适合海量数据的高效查询。我目前用过的业务场景包括：
详情参考 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart
cd /root/ tar xf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C ./ mv zookeeper-3.4.8 /opt/zk
HBase 是什么？HBase 是在 Hadoop 分布式文件系统（简称：HDFS）之上的分布式面向列的数据库。而且是 2007 最初原型，历史悠久。
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)) {
链接：https://pan.baidu.com/s/1vc7i9JO87WiKUk_ce0J7KQ 提取码：rsgx
出于CDH集群安全考虑，在CDH集群中增加了Kerberos认证机制。因为HBase的存储系统是基于Hadoop的存储，所以通过HBase客户端访问HBase数据库时需要进行身份认证。在Linux下使用HBase客户端访问HBase数据时需要先kinit初始化Kerberos账号，认证完成后我们就可以直接使用HBase shell操作HBase了。通过Linux的Kinit命令可以方便的完成Kerberos的认证，那么在Java开发中如何完成Kerberos的登录认证呢？本篇文章主要讲述如何使用Java连接Kerberos环境的HBase。
这几天玩了一下Python，不得不说Python真的很好用，但同时也遇到了很多坑。这里主要分享通过Python的happybase模块查询HBase的实践。因为HBase rowkey规则要依赖一个外包jar包，因此也涉及到通过jpype模块在Python中使用Java（这块也是不得已为之）。Python从小白到入门，描述不对的地方请多指出。
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）
生产上的一个应用经常运行一段时间后就内存告警，在一次告警中，先 dump 了内存下来，然后再重启了应用。
1.从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包，我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz
本文讲述如何安装，部署，启停HBase集群，如何通过命令行对Hbase进行基本操作。
1) jdb调试正在运行的进程： 先使用jps先确定进程号，然后让jdb连接上目标进程（23549换成实际的进程号）： jdb -connect sun.jvm.hotspot.jdi.SAPIDAttachingConnector:pid=23549 接着，可以使用thread N切换线程（使用threads命令可以查看有哪些线程），如：thread 1，然后就可以使用where命令查看调用栈了（jdb中的where相当于gdb的bt）。 2) jdb调试未运行的程序： 程序代码： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> cat Hello.java public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } } 编译： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> javac Hello.java 运行： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java Hello Error: Could not find or load main class Hello 运行报错，设置CLASSPATH后再运行： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> export CLASSPATH=. hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java Hello Hello World! 运行成功了，如果不想设置CLASSPATH，下面这样也可以运行成功： hadoop@hadoop-137-143:~/hbase> java -classpath . Hello Hello World! 也就是利用参数“-classpath”达到同样的效果。 开始调试，执行下面命令进入jdb： jdb -classpath . Hello 设置断点在main()函数： > stop in Hello.main Deferring breakpoint Hello.main. It will be set after the class is loaded. 运行到断点： > run run Hello 运行下一步： main[1] next > Hello World! 退出： main[1] quit
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。 Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码，并且性能比我们自己写代码更好：
(1) 安装JDK、Hadoop，这里采用的JDK1.8，Hadoop2.7.4，CentOS7.6
数据集: 链接：https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A 提取码：7bsd
数据集: 链接：https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A
（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 ：
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摘 要 hbase集群搭建与调优。 前言 本文持续更新中，主要因为我也是在工作中逐渐探索中，所以在工作中遇到的配置调优，都将第一时间更新到本文中，用作以后标准配置。 版本介绍 本文基于当前最稳定兼容版本如下： hadoop-2.7.3 hbase-1.2.5 zookeeper-3.4.10 配置文件介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于conf/目录中。该目录需要与集群中的每个节点保持同步。 backup-masters 纯文本文件，用于描述备
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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