上一篇博客说了使用 HBase 的客户端 API 来操作操作 HBase 表中记录，今天我们看看怎样通过 API 来批量操作表中的数据。 安装上一篇博客中的方法在 HBase 中如果更新（添加/修改/删除）记录，是按行一条一条更新的，这种方法在处理大量更新操作时，性能比较差，还好在 HBase 中提供了以 Batch 方式来批量更新数据表的方法。下面就看看怎样通过 Table.batch() 方法来批量更新 要使用 Table 的 batch 模式批量更新，我们需要创建一个Put操作的集合，同时提供和一个和
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile的方式，实现了之后，发现单线程入库速度才达到1w4左右，和之前的多线程的全速差不多了，百思不得其解之时，调整
1.MapReduce从hbase读取数据 //读取hbase表数据 public class HbaseAndMapReduce { public static void main(String[] args) throws Exception { // 测试数据 // testData(); // 完成的作业是： 有共同爱好的人 System.exit(run()); /* * TableMa
前面两篇文章说了怎样使用单个Filter来过滤数据，但是很多情况下我们需要做一下组合过滤，比如有逻辑与和逻辑或的查询，此时我们可以使用FilterList来实现了。 FilterList也是实现了Filter接口，因此我们可以通过多个过滤器组合来实现某些效果。 看下面的例子，我们创建了两个filter，第一个是过滤 username=user_0，第二个是过滤 password=password_0，然后我们将这两个filter组合到一个FilterList对象中，并且制定组合操作符为MUST_PASS_A
HelloWorld.zip 点击(此处)折叠或打开 package elementary; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.concurrent.atomic.Ato
Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>0.98.17-hadoop2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.
返回的数据是一个ImmutableBytesWritable,和一个result组成的二元组，result就是一个列表
上一篇博客说了使用 HBase 的客户端 API 来操作管理 HBase 中的表，今天我们看看怎样通过 API 来操作表中的数据。 介绍 在 HBase 中对数据表中的数据的操做我们一般是通过 Table， Put， Get， Delete，Scan，Result等几个类来实现。 Table 是表对象，对应数据库中的一张表，我们可以在表上执行添加，修改，删除和查询操作。 Put 主要是用了对数据表中的记录执行写入/更新操作。 Get 主要是用了对数据表中的记录执行查询操作。 Delete 主要是用了对数据表
官方文档：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-363.html
前一篇博客说了一下 HBase 的一些过滤器，今天看看 HBase 的分页过滤器。 在 HBase 中分页过滤是通过 PageFilter 来实现的，在创建这个参数的时候需要设置一个pageSize参数，通过这个参数来控制每页返回的行数，并且在每次查询时需要指定本次查询的起始行。 这里有一点需要注意，HBase中行键的排序是按字典顺序排列的，因此返回的结果也是按此顺序排列。 下面看一下分页过滤的代码片段 Filter filter = new PageFilter(10); Table table = co
一、Hbase简介 1.什么是Hbase HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 2.与传统数据库的对比 传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑 HBASE优势： 1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑 2）数据存储在hdfs上，备份机制健全 3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。 3.hbase集群中的角色 1、一个或者多个主节点，Hmaster 2、多个从节点，HregionServer
在使用HBase的API查询数据的时候，我们经常需要设置一些过滤条件来查询数据，这个时候我们就需要使用 HBase API 的各种 Filter 来实现这一功能。 在 HBase API 中使用过滤器需要创建一个 Filter 实例，然后使用Scan.setFilter()或者Get.setFilter()来使用 Filter，如下： Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_NAME)); Scan scan = new Scan(
MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
由于HIVE更新的机制极其不适应SPARK环境，于是利用HBase来执行HIVE中某些统计结果的更新。首先要做的是实现Spark + Hive访问，得到RDD，再将这个RDD导入到HBase中操作。 然而网上关于这一块目前资料还真很少。但是其原理总体上来说是非常简单的。 步骤主要是两步： (1)开启hive连接器，实现spark + hive的访问，得到dataframe对象。
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：
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
越来越多的用户使用Spark对接HBase，对接HBase的方式有多种，通过HBase-client API实现，也有直接Spark On HBase的方式实现，比较常见的有华为的Spark-SQL-on-HBase，Hortonworks的Apache HBase Connector和Cloudera提供的SparkOnHBase，目前Cloudera的SparkOnHBase已提交的HBase的主干版本。本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。
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 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS》，关于SparkStreaming的应用场景很多，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入HBase。
a、微博内容表中添加1条数据 b、微博收件箱表对所有粉丝用户添加数据 代码：Message.java
本次的分享到这里就结束了,受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注小菌哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ后续小菌会为大家带来HBase的JavaAPI使用的升级篇,敬请期待!
1. 添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId>
---- 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
第一个参数:initScans(job) private List<Scan> initScans(Job job) { // 时间戳+.... Configuration conf = job.getConfiguration(); // 获取运行时间: yyyy-MM-dd String date = conf.get(GlobalConstants.RUNNING_DATE_PARAMES); long startDate
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
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）
在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问非Kerberos环境的Kafka并将接收到的数据写入HBase。
熟练掌握通过使用java代码实现HBase数据库当中的数据增删改查的操作，特别是各种查询，熟练运用
spark2版本： object SparkCoreTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 使用sparksession来创建对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkCoreTest") val spark: SparkSession = SparkSession.builder().conf
与SingleColumnValueFilter相反，会排除掉指定的列，其他的列全部返回
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。
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701
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 ---- 在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入HBa
在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。
文章链接：https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/06/26/180626-Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器/
原文链接：https://foochane.cn/article/2019062801.html
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。
各种filter 今天的主题是Filter，hbase客户端查询的时候，自定义查询filter。 直接上例子吧，不多说别的了，第一个例子是RowFilter的。 Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-0")); Filter filter1 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
注意： HBaseAdmin,HTable,ResultScanner 对象最后都要close()
在公司的业务中有这么一个场景：需要将某个系统的结果对象放进Hbase中，然后被后续系统读取使用，在Hbase存储的时候，需要将对象中每个属性解析成字符串存入，但一开始存入接口的设计者只考虑了普通类型（Integer、Long、String之类）的字段存储，未考虑Map或者POJO对象的存储，因此原始代码如下：
添加数据之前先 create table create 'student','cmf1','cmf2','cmf3' 1、RDD[(String,String)]类型添加 package com.xtd.hbase import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.{CellUtil, HBaseConfiguration} import org.apache.hadoop.hbase.io
1) 微博内容的浏览，数据库表设计 2) 用户社交体现：关注用户，取关用户 3) 拉取关注的人的微博内容
1.微博内容的浏览，数据库表设计 2.用户社交体现：关注用户，取关用户 3.拉取关注的人的微博内容
之前项目中对于数据详情的查询使用的ddb技术，由于成本过高，现考虑使用开源的hbase框架，借此机会进行hbase的代码案例记录，之前已经对
新建项目后在 pom.xml 中添加依赖： 注意：会报错 javax.el 包不存在，是一个测试用的依赖，不影响使用
1：HBase官网网址：http://hbase.apache.org/ 2：HBase表结构：建表时，不需要指定表中的字段，只需要指定若干个列族，插入数据时，列族中可以存储任意多个列（即KEY-VA
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
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
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。
HBase版本：1.2.6 1. HBase过滤器简介 (1) 过滤器简介 过滤器 解释 ColumnPrefixFilter 列前缀过滤器 TimestampsFilter 时间戳过滤器 PageFilter 分页过滤器 MultipleColumnPrefixFilter 复合列前缀过滤器 FamilyFilter 列簇过滤器 ColumnPaginationFilter SingleColumnValueFilter 单列值过滤器 RowFilter 行健过滤器 QualifierFilter 列过滤
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