hbase那种表设计方式比较好 [问题点数:100分,结帖人u012760284]

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HBase表设计图解
1.Get操作需求:根据业务ID,获取这个业务ID对应的属性以上图为例:为什么要进行md5 或 Hash 或进行反转?一句话说明:负载均衡,可以将记录平均分到不同的region 比如:业务id有时候开头是跟业务相关的一些编码。有个可能某个编码下面对应记录比较多,某些编码对应比较少。比如上图示例中1111开头的有3条数据。其他前缀的都在3条以下所以通过md5或者其他<em>方式</em>进行散列。 MD5  =&amp;gt...
Hbase 列族设计
    在大多数的工厂环境下,往往只会<em>设计</em>一个列族,因为列族数量过多会导致如下的性能问题:nn nn1. Flush 会产生大量 IOnn    Flush 的最小单元是 region,也就是说一个 region 中的某个列族做 Flush 操作,其他的 列族也会 Flush,对每个列族而言,每次 Flush 都会产生一个文件,频繁 Flush 必然会产生更 多的 StoreFile,StoreF...
Hbase篇--HBase中一对多和多对多的表设计
一.前述今天分享一篇关于HBase的一对多和多对多的案例的分析。二.具体案例案例一.多对多   人员-角色  人员有多个角色  角色优先级  角色有多个人员  人员 删除添加角色  角色 可以添加删除人员  人员 角色 删除添加 PS:说明,两张表User表和Role表, User表中定义两个列族,第一个列族是名字,第二个列族中  多个列定义为具体的角色,列的内容定义为具体的值,即优先级(这里利用
Hbase 表设计
HBase与RDBMS的区别在于:HBase的Cell(每条数据记录中的数据项)是具有版本描述的(versioned),行是有序的,列(qualifier)在所属列簇(Column families)存在的情况下,由客户端自由添加。以下的几个因素是Hbase Schema<em>设计</em>需要考虑的问题:rn rn1、 Hbase中没有joins的概念rn大表的结构可以使得不需要joins,而解决这一问题。rn
hbase快速入门之---表设计(使用建议)
<em>hbase</em>表<em>设计</em>需要注意的地方,rowkey的<em>设计</em>,合理运用字典序,列族的<em>设计</em>
Hbase表结构设计
<em>hbase</em>模式结构 nHbase的模式结构包括表、RowKey、列族、Timestamp(时间版本)。其实模式是一个三维有序结构,前面三个维度确定一行数据。
HBase增加/修改/删除表的压缩方式
环境信息:nnHBase 1.2.2nn需求:nn一个已经存在的表,修改其压缩<em>方式</em>,并对之前的旧数据生效nn实现:nn1、进入shell界面--<em>hbase</em> shellnn2、停用表--disable 'geomesa_<em>hbase</em>(表名)'nn3、修改压缩<em>方式</em>:由于压缩<em>方式</em>是按照列族指定的,所以修改压缩<em>方式</em>的时候,需要指定列族--alter 'geomesa_<em>hbase</em>(表名)', NAME =&amp;g...
HBase表设计——Column Family列族的设计数量不宜过多
讨论这个问题之前,我们大家都要知道HBase的体系架构。rnHBase的表是由一到多个Region组成的;rnRegion是由一到多个HStore组成的;rnHStore是由一到多个StoreFile和一个MemStore组成的;rn rn一个表中CF(Column Family)的数量就对应一个Region中HStore的数量;rn rn重点来了:rnRegion分裂它的作用域只是针对于Regi
HBase表设计原则整理
[b]1、列簇的<em>设计</em>[/b]rn[list]rn[*]列簇尽量少,最好不超过3个。因为每个列簇是存在一个独立的HFile里的,flush和compaction操作都是针对一个Region进行的,当一个列簇的数据很多需要flush的时候,其它列簇即使数据很少也需要flush,这样就产生的大量不必要的io操作。rn[*]在多列簇的情况下,注意各列簇数据的数量级要一致。如果两个列簇的数量级相差太大,会使...
HBase学习之六: hbase的预分区设计
背景:HBase默认建表时有一个region,这个region的rowkey是没有边界的,即没有startkey和endkey,在数据写入时,所有数据都会写入这个默认的region,随着数据量的不断  增加,此region已经不能承受不断增长的数据量,会进行split,分成2个region。在此过程中,会产生两个问题:1.数据往一个region上写,会有写热点问题。2.region split会消...
HBase数据访问的一些常用方式
类型 特点 场合 优缺点分析 Native Java API 最常规和高效的访问<em>方式</em> 适合MapReduce作业并行批处理HBase表数据     Hbase Shell HBase的命令行工具,最简单的访问<em>方式</em> 适合HBase管理使用   Thrift GateWay 利用Thrift序列化技术,支持c++,PHP,Python等多种语言 适合其他
hbase重点总结
Hbasen                                               官网:http://<em>hbase</em>.apache.org/nnn1、<em>hbase</em> rowkey怎么创建<em>比较好</em>,列簇怎么创建<em>比较好</em>?n1、三维nHbase有序存储的三维是指:rowkey(行主键),column key(columnFamily+qualifier),timestamp(时
HBase一对多关系的表结构设计
前面刚开始使用HBase只是用于存取某些简单的JAVA对象或是简单数据,所以一般设置列族和列标示时只用一个就行了。 nnn   n最近有个任务是把系统中的站内消息移到HBase当中去,才开始查HBase中的一对多关系,发现网上的资料讲的都不甚详尽,这篇blog记录一下我的<em>设计</em>和想法,这些想法毕竟未经证实,尚需验证。如果有大虾认为有不妥甚至错误的地方请不吝指教。 nnnnn   n首先讲两个我参考的
HBase之rowkey设计原则和方法
rowkey<em>设计</em>原则和方法rowkey<em>设计</em>首先应当遵循三大原则:rowkey长度原则rowkey是一个二进制码流,可以为任意字符串,最大长度为64kb,实际应用中一般为10-100bytes,它以byte[]形式保存,一般设定成定长。一般越短越好,不要超过16个字节,注意原因如下:1、目前操作系统都是64位系统,内存8字节对齐,控制在16字节,8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。2、<em>hbase</em>...
Hbase表设计
<em>hbase</em>性能调优案例nn1、人员-角色nn  人员有多个角色  角色优先级nn  角色有多个人员nn  人员 删除添加角色nn  角色 可以添加删除人员nn  人员 角色 删除添加nn nn<em>设计</em>思路nnperson表nnrowkeyn cf1 - 人员基本信息 n cf2 - 角色列表n pidn cf1:pname=;cf1:age;.. n cf2:rid=n数字、优先级;...
网页分页哪种效率最高
n n n 一般前端分页可以分为两种<em>方式</em>:n1.一次查询,前端处理n2.显示多少,查询多少n那么究竟选择哪一种<em>方式</em>呢?n这就需要根据你的数据库的大小了n1.如果数据量小的话 可以用前台分页,也就是先把所以的数据从数据库取出来再进行分页,这样就较少访问数据库的次数n2.当显示的数据量大的时候就采取后台分页,也就是一次从数据库获取指定的返回行,个人觉得Hibernate后...
HBase表结构设计----模式构建
要知道HB阿瑟的表如何创建,首先需要了解Hbase的模式结构,包括表、Rowkey、列族、Timestamp(时间版本)。其实模式是一个三维有序结构,前面三个维度确定一行数据。 nHBase的模式不同于关系型数据库(RDBMS),HBase与RDBMS的区别在于:HBase的单元格(cell)所在的行是有序的,其列(Qualifier)在所属列族(Column Family)存在的情况下,可以通过客
Hbase的预分区及RowKey的设计
1. 为什么要使用预分区nHBase默认建表时有一个region,这个region的rowkey是没有边界的,即没有startkey和endkey。在数据写入时,所有数据都会写入这个默认的region。随着数据量的不断增加,这个默认的region会越来越大,当达到某个阈值会自动split成为2个region。nn2. 不使用预分区存在的问题nn写热点问题(所有新数据都往一个region上写);nn...
利用 HBase 模拟微博的实例
操作HBase数据库的类:npackage mblog;nnimport java.io.IOException;nimport java.util.ArrayList;nnimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;nimport org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.Cell;nimport org.apache.hadoop.<em>hbase</em>
HBase中rowkey及建表方式设计
rowkey及建表<em>方式</em><em>设计</em>(旧)n 场景n 单次查询条件n 查询n <em>方式</em>n rowkey<em>设计</em>n  n 建表n 存在的问题n 指标墙n 时间、地域、指标都固定n getn 指标  + 时间 + 子regionn  n 三种场景一个表n 第一种场景没问题n 指标分析n 地域、指标固定、时间范围查询n scan+过滤器n  n s...
hbase行健设计原则
行健的<em>设计</em>问题rn行健的热点问题rn是由于行健相似、连续且数据量过大操作成单region的数据量过大,进而影响读写效率rnrn行健应该尽量的随机、不要出现连续行健。rn常见的行健<em>设计</em>就是,比如手机号码倒置+时间戳,比如随机前缀+关系型数据库中的主键(以存放在mr中电信日志案例为例)rnrn因为<em>hbase</em>提供的查询内容非常非常low,但是所有关于<em>hbase</em>的查询只能通过rowkey,所以rn在<em>设计</em>行
Hbase数据库设计
使用Hbase的优势nnnHBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式,这样方便读写你的大数据内容。nHBase是介于Map Entry(key &amp;amp; value)和DB Row之间的一种数据存储<em>方式</em>。就点有点类似于现在流行的Memcache,但不仅仅是简单的一个key对应一个 value,你很可...
hbase入库几种方式
<em>hbase</em>入库四种<em>方式</em>nnnn<em>hbase</em>入库四种<em>方式</em>nn第一种利用client API 进行对<em>hbase</em>操作n第二种利用Hbase提供的ImportTsv将csv文件导入到HBase用 importtsv 和 bulk load将TSV数据文件导入HBasen第三种利用HBase提供的Import将数据导入到HBasen第四种利用HBase提供的completebulkload将数据导入到HBas
hbase 创建表、查询数据
pom.xml 配置n org.apache.<em>hbase</em>n <em>hbase</em>-clientn 0.96.2-hadoop2n n n org.slf4jn slf4j-apin n n org.slf4jn slf4j-log4j12n n n log4jn log4jn n n nnnnh
HBase二级索引实现方案
nHbase简介nnnHBASE是在hadoop之上构建非关系型,面向列存储的开源分布式结构化数据存储系统。nnnHBase表分区与索引管理nnn nn•将Table中的数据根据rowKey字段划分为多个HRegionnn•HRegion分配给RegionServer管理nnnHBase系统架构nnn nnnHBase的局限性nnnHBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于...
将数据导入HBase中有如下几种方式
将数据导入HBase中有如下几种<em>方式</em>n将数据导入HBase中有如下几种<em>方式</em>:n1.使用HBase的API中的Put方法n2.使用HBase 的bulk load 工具n3.使用定制的MapReduce Job<em>方式</em>n使用HBase的API中的Put是最直接的方法,用法也很容易学习。但针对大部分情况,它并非都是最高效的<em>方式</em>。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时,效率问题体现得尤为明显。待处理...
那种传递方式比较好
我在页面A中有一个控件button1,现在我想让页面B可以访问到它。rn前提是。界面B是通过界面A的某个超链接打开的。rn 请问应该用<em>那种</em>方法<em>比较好</em>。可不可以向windowfrom一样,在B中定义属性,然后在A中给B的属性赋值?rn 不想用静态变量的<em>方式</em>。感觉<em>那种</em><em>方式</em>很不好。rn 麻烦各位了。
hbase架构和表设计
架构nn<em>hbase</em>存储原理nn底层的存储是字节存储,按照字典排序,key-value格式存储: nkey=ts+rowkey+cf+col,value=真正的值nnnn物理模型nn一个regionserver中管理多个region,region是负载均衡的最小单位 n一个region里边有很多store,一个store对应一个列簇,但一般情况下只有一个store n一个store里边有一个mems
HBase 实现二级索引
MapReduce<em>方式</em>创建二级索引rn使用整合MapReduce的<em>方式</em>创建<em>hbase</em>索引。主要的流程如下:rn1.1扫描输入表,使用<em>hbase</em>继承类TableMapperrn1.2获取rowkey和指定字段名称和字段值rn1.3创建Put实例, value=rowkey, rowkey=columnName +"_" +columnValuern1.4使用IdentityTableReducer将
Hbase统计表总行数的三种方式
Hbase统计表总行数的三种<em>方式</em>
HBase 5种写入数据方式
问题导读:n1.如何直接使用HTable进行导入?n2.如何从HDFS文件导入HBase,继承自Mapper?n3.如何读取HBase表写入HBase表中字段?n4.如何让MR和HTable结合?nnnVersion :hadoop1.2.1; hbaes0.94.16;nnHBase写入数据<em>方式</em>(参考:《HBase The Definitive Guide》),可以简单分为下面
优化hbase的查询提升读写速率优化案例及性能提升的几种方法
在初期,我们采用的逻辑是:将A表中的数据读取一行,根据其中的某个字段去组织一个GET,然后立刻提交,从B表取得要查询的字段的值,组织成一个PUT,并提交到A表。那么这么做的话,rn1.完全发挥不出<em>hbase</em>的效率的原因是什么?rn--------------------------------rn2.使用bloomfilter和mapfile_index_interval如何提升性能?rn3.如何
Hadoop学习_HIVE(内部表,外部表建立与区别以及分区表学习)+ HBASE了解
一.HIVEnnnn1.基本概念:nn  在线业务产生的海量数据放到数据仓库中,使用HIVE对其进行离线分析挖掘(按理说可以用mapreduce程序,但是很麻烦,需要不断的得到中间结果,然后保存下来,再去执行下一个语句。且MapReduce相比于生气了语句复杂,还需要Java基础,没有基于sql知识的HIVE来的快)。 nhive的粗略工作流程: n n  a) 在hive框架下创建需要分析...
快学Big Data -- Hbase导数据的几种方式(十九)
Hbase导数据的几种<em>方式</em>nn测试数据请到Blog中下载:http://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/51712157nn nn nn1-1)、hive-<em>hbase</em>-handler导数据nnA)、反编译JAR包nnhttp://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/选择apache-hive-1.2.1-src.tar....
[HBase基础]-- 使用传统hbase的api创建hbase表(scala)
本地执行主类实现采集<em>hbase</em>表nn一、使用传统<em>hbase</em>的api创建<em>hbase</em>表(scala本地运行类,并且集群不需要kerberos认证)nn nn1、环境准备:idea 16+scala-2.10.4+cdh-spark-1.6.1+jdk-1.7+<em>hbase</em>-1.2.0-cdh5.8.0nn2、导入相关jar包,见pom.xmlnn&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot;encodin...
HBase shell 命令创建表及添加数据操作
HBase shell 命令创建表及添加数据操作rn创建表,表名<em>hbase</em>_test,HBase表是由Key-Value组成的,下面给出一个<em>hbase</em>表的格式,方便小伙伴们理解rnrn此表有两个列族,列族1和列族2,其中列族1和列族2下分别有两个列name和age,phone和addressrnrn注意:<em>hbase</em>的表只动态加入列的,比如说列族1下面有两列,再添加数据时,可以在动态的加一列。rnr
Trafodion 使用HBase snapshot方式迁移单表
在前面的一篇文章中,我们介绍了如何使用Trafodion自带的UNLOAD功能进行数据导出以及使用odb工具进行数据导入,合起来完成两个不同的Trafodion集群之间(即便是网络不联通情况)的单表迁移工作,详情请参考博客: http://blog.csdn.net/post_yuan/article/details/72964165然而,此种<em>方式</em>需要把数据先导成为文本文件(可能为压缩格式)然后再用
第十五记·HBase压缩、HBase与Hive集成详解
XY个人记nn一、HBase的压缩配置nnHBase压缩的三个阶段:nn1.在数据进入HDFS之前进行压缩nn2.在MapRecduce的shuffle过程中:Map完成 Reduce开始阶段 数据在节点之间传输的时候进行压缩nn3.数据处理完成存到HDFS之上的时候进行压缩nn压缩的目的:nn1.节省HDFS的存储空间,缓解存储压力nn2.减少网络传输的数据,减轻网络传输负载nnHBase配置压...
HBase创建表和列出表
在Hbase Shell中使用命令创建一个表,基本语法: ncreate ‘’,’’ n使用命令创建emp表: nRow key personal data professional data1 在<em>hbase</em> shell 中输入命令: ncreate ‘emp’,’personal data’,’professional data’ n通过list命令查看table列表,如图所示: n n2 通
HBase表数据的压缩率测试
测试结果:HBase压缩率可达1.82rn数据来源:使用YCSB向usertable中注入1000万条1KB数据;创建3个空表ATable,BTable,CTablern测试方法:rn(1)将HBase Cluster中的4个表数据导出到本地rn(2)查看其存储空间(14.8GB)rn(3)使用rar压缩后,查看其占用的存储空间(8.13GB)rn注意:YCSB生成的数据是k-v数据,其中valu
hbase建表shell脚本
<em>hbase</em>上执行的建表shell脚本,并指定压缩<em>方式</em>为SNAPPY压缩n#!/bin/bash n#source /etc/profilen$HBASE_HOME/bin/<em>hbase</em> shell &amp;lt;&amp;lt;EOFncreate 'table1',{ NAME =&amp;gt; 'data', COMPRESSION =&amp;gt; 'SNAPPY' }ncreate 'table2',{ NAME ...
hbase记录用户访问日志
我们目前对每天的用户访问量,用户活跃度的统计仅仅是用growingIO,统计得不是很准确。因此需要自己在后台做用户访问记录,以便分析用户行为,选择<em>hbase</em>数据库做用户行为记录。rn<em>hbase</em>数据库里面,每个系统每天的访问日志记录在一张表上,由于<em>hbase</em>只能按照rowkey来快速检索数据,并且rowkey是按照字典顺序保存的,是占用内存的。因此日志表的rowkey的<em>设计</em>就是重点了。最终采用的方案
hbase表的设计
一、预分区的<em>设计</em>n<em>hbase</em>默认建表时有一个region,该region没有startkey和endkey,在向该表中写数据时都会写入到唯一的一个region中 n随着数据量的增加,此region中某个store下的storeFile文件的大小达到一定阈值(动态阈值)会进行split分割,一分为二n在此过程中,会产生两个问题需要解决: n1、在region进行split分割前会产生热点问题
HBase行键设计和Scan快速索引
HBase行键<em>设计</em>和Scan快速索引
HBase系列(三):利用SQL BulkLoad快速导入海量数据
HBase BulkLoad概述nn直接用put命令将海量数据导入至HBase会耗费大量时间(HFile合并、Region分割等),而且用原生的put命令导入海量数据,会占用HRegionServer很多资源,HBase集群会变得压力山大,集群基本对外丧失写的能力。nn其实HBase中数据以HFile文件的形式存储于HDFS,所以我们可以绕过HBase put API,直接将数据加工成HFile文...
HBase建表高级属性,hbase应用案例看行键设计,HBase和mapreduce结合,从Hbase中读取数据、分析,写入hdfs,从hdfs中读取数据写入Hbase,协处理器和二级索引
1. Hbase高级应用1.1建表高级属性下面几个shell 命令在<em>hbase</em>操作中可以起到很到的作用,且主要体现在建表的过程中,看下面几个create 属性1、 BLOOMFILTER 默认是NONE 是否使用布隆过虑及使用何种<em>方式</em> n布隆过滤可以每列族单独启用。 n使用 HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE | ROW | ROWCOL) 对列族
Hbase用协处理器建二级索引
1.起因(Why HBase Coprocessor)nHBase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(nnn2.灵感来源( Source of Inspration)nHBase协处理器的灵感来自于Jeff Dean 09年的演讲( P66-67)。它根据该演讲实现了类似于bigtable的协处理器,包括以下
hbase 表存储结构的详细理解,各个模块的作用介绍
1、初学<em>hbase</em>,最让我困惑的是cell的具体value包含几个timestamp的值,理一下这是网上很多资料,都是这样描述cell,我们在看看<em>hbase</em>操作指南中的说法总结:最总综合了很多说法,结合官方权威指南,    – 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间戳来区分每个版本之间的差异,时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当...
hbase练习(聊天记录查询)
package com.sxt.<em>hbase</em>.Daemon;nimport java.io.IOException;nimport java.io.InterruptedIOException;nimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;nimport org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.Cell;nimport org.apache.had...
HBASE系统表meta表结构
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地质专用坐标转换软件
主要功能: 1、大地坐标←→高斯坐标六度带 (真实值、通用值) 2、大地坐标←→高斯坐标三度带 (真实值、通用值) 3、高斯坐标六度带←→高斯坐标三度带(真实值、通用值) 4、高斯坐标六度带←→相邻六度带 (真实值、通用值) 5、高斯坐标三度带←→相邻三度带 (真实值、通用值) 6、(也可用作1.5度带换算使用,方法同上)
Hbase数据迁移之bulkload
一、概述nnHBase本身提供了很多种数据导入的<em>方式</em>,通常有两种常用<em>方式</em>:nn1、使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBasenn2、另一种<em>方式</em>就是使用HBase原生Client APInn这两种<em>方式</em>由于需要频繁的与数据所存储的RegionServer通信,一次性入库大量数据时,特别占用资源,所以都不是最有效的。了解过HBase底...
Spark将HDFS数据导入到HBase
本程序运行环境:Spark+HDFS+HBase+Yarn nhadoop(HDFS+Yarn)集群搭建,参考:http://blog.csdn.net/korder/article/details/46909253 nSpark on Yarn,参考:http://blog.csdn.net/korder/article/details/47422345 nHBase集群搭建,参考:<em>hbase</em>表结
Hbase索引的建立实现代码
Hbase索引主要是用于提高Hbase中表数据的访问速度,有效的避免全表扫描。 n简单的讲:将经常被查询的列作为行健,行健作为列键重新构造一张表,即可实现根据列值快速地定位相关数据所在的行,这就是索引。 n下面是图片展示: n n我自己写了实现代码不过和这图还是有不同,我定义的列是name,sex,tel,这些都不是重点啦。下面给大家讲讲具体的过程: n1,在tableMap过程: n 我们拿
HBASE表数据迁移到另一台服务器上
1.首先命令行删除原来<em>hbase</em>表./<em>hbase</em> shell disable 'TABLE1'drop 'TABLE1'删除之后hdfs上的表数据文件会被移除2.hdfs数据迁移进入hadoop home./hdfs dfs -cp hdfs://fromip/<em>hbase</em>/data/default/TABLE1 hdfs://dstip/<em>hbase</em>/data/default/TABLE1数据量大拷...
hbase 简单的查询过程
<em>hbase</em> region server 的信息都存放在<em>hbase</em>:meta表中,查询时先根据rowkey到该表中找到数据所在的region server,然后到数据所在的region server 上捞出数据。rn之前版本的这些信息存在ZK、root 表中。rnscan '<em>hbase</em>:meta', {COLUMN=>'info:server'}  取出所有regionserver,包括<em>hbase</em>:
HBase表增加snappy压缩
转载请标明来源:http://blackwing.iteye.com/blog/1942037rnrn此前使用的是LZO,近期想着试试snappy的实力,snappy的安装可以参考另外一篇文章:http://blackwing.iteye.com/blog/1940933rnrnHBase添加snappy压缩步骤如下:rn1. 验证snappy是否正常安装:rn找某个文件,对其进行压缩测试rn[c...
HBase实战(3):使用HIVE SQL 操作分布式集群HBASE
使用HIVE操作分布式集群HBASE:1,在Hive中创建HBase识别的表 hive&amp;gt; n &amp;gt; n &amp;gt; CREATE EXTERNAL TABLE <em>hbase</em>_hive_.....tion(rowkey string, info map&amp;lt;STRING,STRING&amp;gt;) n &amp;gt; STORED BY 'org.apache.hado...
HBase整合MapReduce之建立HBase索引
HBase索引主要用于提高Hbase中表数据的访问速度,有效的避免了全表扫描,HBase中的表根据行健被分成了多个Regions,通常一个region的一行都会包含较多的数据,如果以列值作为查询条件,就只能从第一行数据开始往下找,直到找到相关数据为止,这很低效。相反,如果将经常被查询的列作为行健、行健作为列重新构造一张表,即可实现根据列值快速定位相关数据所在的行,这就是索引。显然索引表仅需要包含一个
HIVE 建表访问 HBASE 笔记
在HIVE建表,同时往HBASE里创建此表rnDROP TABLE works as usual, but ALTER TABLE is not yet supported for non-native tables.rn所以,如果要修改HIVE中非本地表的结构,那么只能 drop table 然后重新创建外部表了rn下面这个建表脚本会创建一个HIVE表,同时也会创建一个 HBASE 表rn建表脚...
Hbase列族数据库(基本存储结构)
HBase:HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表,这张表的索引是行键、rnrnrnrnrn列族、列限定符和时间戳rnrnrnrnrn•表:HBase采用表来组织数据,表由行和列组成,列划分为若干个列族rnrnrnrnrn•行:每个HBase表都由若干行组成,每个行由行键(rowrn key)来标识。rnrnrnrnrn•列族:一个HBase表被分组成许多“列族”(Columnrn Famil
Hive映射Hbase表的几种方式
1.Hive内部表,语句如下nnn 1nn 2nn 3nn 4nn 5nn 6nn 7nn 8nn 9nn 10nn 11nn 12nn 13nn 14nn 15nn 16n n n CREATE TABLE ods.s01_buyer_calllogs_info_ts(nn key string comment &quot;h...
读取HDFS文件中的数据写入到HBase的表中
核心:Our_Reducer继承TableReducer.准备工作:将数据文件上传到HDFS :hadoop fs -mkdir -p /student/inputnhadoop fs -put /student.txt /student/input在HBase中创建相关的表(可以通过命令也可以通过代码):create 'users', 'info'MR代码:import java.io.IOE...
HBase2.1.0表操作命令
rn首先进入HBasernrn[root@master ~]# <em>hbase</em> shellrnHBase ShellrnUse &amp;quot;help&amp;quot; to get list of supported commands.rnUse &amp;quot;exit&amp;quot; to quit this interactive shell.rnVersion 2.1.0, re1673bb0bbfea21d6e5dba73e013b09b8b49b89b, ...
那种方式比较好?阻塞,非阻塞?
最近有个需求,我需要写一个dll给vb调用,功能是向一个远程服务器发送请求,然后再接收数据。rnrn我在dll里面准备用clientsocket,但是,用非阻塞似乎不是很方便,vb没法知道是否数据到达,或者数据收全了。rnrn如果用阻塞<em>方式</em>,在非线程模式下, 又容易导致界面无响应。rnrn有什么好方法能建议下吗?
HBase表跨集群迁移
需求:存在两个集群集群1、集群2,将集群1中Hbase数据表复制到集群2中,此时两个集群HBase版本一致。 n解决思路: n一. 将集群1HBase表数据复制到集群2的HBase中 n1. 分别查看集群1和集群2中<em>hbase</em>表的存储路径。<em>hbase</em>表数据存储路径在<em>hbase</em>-site.xml文件中指定,该xml文件通常在<em>hbase</em>安装目录下./conf/<em>hbase</em>-site.xml。 n n命令行
Hbase以api方式实现数据的插入和读取
测试环境:Hadoop-2.7.3集群,HBase-1.3.0,Idea2018(Linux版)这里是对已经存在的表t1进行put与get操作。代码:package com.test;nnimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;nimport org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.HBaseConfiguration;nimport org...
[hbase案例]从冷备份的hdfs数据中恢复到原来的hbase
【hadoop版本:2.7.1;<em>hbase</em>版本:1.1.2】nn之前我已经在关闭整个<em>hbase</em>集群时,通过hadoop distcp对本集群的<em>hbase</em>指定表数据做了个全量冷备份,那么这次要从已有的全量备份文件中恢复<em>hbase</em>数据,需要三步:nnStep 1. 使用distcp命令将所备份的文件拷贝回原来所在HBase目录就可以nnStep 2. 确保权限正确,例如有关的HBase目录和文件的所...
如何修改hbase中的表名
<em>hbase</em>中没有rename,所以改表名要很复杂,重命名主要通过<em>hbase</em>的快照功能来实现。具体步骤如下————【1. 停用表,防止继续插入】<em>hbase</em>(main):007:0&amp;gt; disable 'your_namespace:test_zzz'<em>hbase</em>(main):006:0&amp;gt; count 'your_namespace:test_zzz', INTERVAL =&amp;gt; 1000...
sqoop将mysql中的表导入到HBase
需求:将MySQL中的emp表导入到HBase中rnemp表:(id int, name varchar(20))rnrnrnrnrnrnrnrnrnrnrnbin/sqoop import \n--connect jdbc:mysql://BPF:3306/bpf \n--table emp \n--<em>hbase</em>-table emp \n--column-family info \n--<em>hbase</em>
hbase region下线故障修复
 故障:nnn1.8.7-p357 :023 &amp;gt; get 'GPSDATA','42dc_1698207629_8482964999'nCOLUMN CELL ...
Hadoop培训课程(6)HBase
HBASE基础知识* HBASE的伪分布的搭建* HBASE Shell*** HBASE的批量导入*** HBASE的Java客户端*** ---------------------------加深拓展---------------------- HBASE的集群的搭建* HBASE的表<em>设计</em>* HBASE的底层存储模型*
通过快照迁移hbase1.1.2的表数据(以clone_snapshot为例说明)
【为什么要用clone的<em>方式</em>复制出一张新表】nn有时候因为客户端的不当行为导致了丢失<em>hbase</em>表数据,如果全表恢复(restore_snapshot)则恢复之前必须禁用(disable)该表。但是我不想禁用该表,我想要这张表继续提供服务,怎么办?那么我们就采用克隆快照的<em>方式</em>生成另一张表即可。nn nn【snapshot功能简介】nn使用<em>hbase</em>提供的快照(snapshot)功能,不需要停掉hba...
Hbase中表与Phoenix表建立关联关系
rnHbase建表rnrnbase(main):014:0&amp;amp;amp;amp;amp;gt; create 'stu' ,'cf1','cf2'rn0 row(s) in 1.2140 secondsrnrn=&amp;amp;amp;amp;amp;gt; Hbase::Table - sturn<em>hbase</em>(main):015:0&amp;amp;amp;amp;amp;gt; put 'stu', 'key1','cf1:name','luozhao'rn0 row(s) in 0.01
解决预期数据下HBase建表时如何预分区regions.
最近一次发现导入10几T数据到HBase(自动分配regions模式)表中,该表只占用55个resions匪夷所思, 根据每个resions存储文件的大小10G( <em>hbase</em>.hregion.max.filesize设置的值是10G), <em>hbase</em>表压缩<em>方式</em>为:“SNAPPY”格式.此类压缩比在60%左右. 根据以上计算,数据表最少分配600个resions. 实际通过查看<em>hbase</em>表各个resi...
HBase 表结构 学习篇 (三)
HBase 它是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式面向列的数据库。提供对数据的随机实时读/写访问。在表中由行排序,表模式定义只能是列族,也就是键值对。一个表格有多个列族以及每个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上,表中每个单元格都具有时间戳。nn一、HBase 主要用来存储大量数据(海量)。先使用shell命令建立表格:nn1.创建表 lxp 和两个列族cf1和cf...
Django学习笔记九:设计系统表
Django有完善的模型(model)层来创建和存取数据,包含存储数据的必要字段和行为。Django模型基础:每个模型都是一个Python类,继承django.db.models.Model类该模型的每个属性表示一个数据库表字段所有这一切,已经给了你一个自动生成的数据库访问的API在../sign/modes.py中创建表在创建中遇到个问题,报下图错误:是因为我的Django版本为2.0的需要在建...
hbase表数据的写入流程:(根据rowkey进行写入)
1、client先去访问zookeeper,从zookeeper上获取meta表的位置信息rnrn以前的版本<em>hbase</em>的系统表除了meta表还有root表rn在root表中存储了meta表的位置信息rn新版本中将meta表的位置信息直接存入zookeeper中rnrn2、client向meta表的region所在的regionserver发起访问,读取meta表的数据,获取了<em>hbase</em>集群上所有的
简单封装hbase的Java api工具类 demo,以及hbase的部分ColumFamily压缩验证
注: <em>hbase</em>在创建表的时候可以指定ColumFamily压缩的格式,snappy或者gz等等,并且还可以指定同一个表的不同ColumFamily使用不同的压缩格式,或者不同表不同ColumFamily有的压缩有的不压缩,而且最好是指定region的预分区。在<em>hbase</em>中表lijie002,创建表的时候指定cf1的压缩格式给GZ,cf2不压缩,然后查看表的描述信息如下(验证了上面的说法):n项目工
hbase的rowkey设计之字典顺序
大家需要对ascii码表有个清晰地认识。比如说为什么“19”的字典顺序是在“2”的前面呢。因为在<em>hbase</em>中rowkey是按照每一个字节的顺序比较的,先比较第一个字节,如果第一个字节小就不比较后面的了,如果第一个字节相同比较第二个字节的大小,以此类推。所以“19”是两个字节,第一个字节的ascii码是49,比“2”的ascii的50小,所以字符串的19字典顺序比字符串小。...
HBase表结构和shell操作(二)
HBase表结构rnHbase最基本的单位是列(column)。一列或多列形成一行(row),并由唯一的行键(row key)来确定存储。反过来说,一个表(table)中有若干行,其中每列可能有多个版本,在每一个单元格(cell)中存储了不同的值rnHbase表结构:建表时,不需要限定表中的字段,只需要指定若干个列族。rn    插入数据时,列族中可以存储任意多个列(以kv对的形式存储, 列名-列
Hbase权限控制
Hbase权限配置、使用手册n1 Hbase权限控制简介nHbase的权限控制是通过AccessController Coprocessor协处理器框架实现的,可实现对用户的RWXCA的权限控制。nn2 配置n配置<em>hbase</em>-site.xmlnCM主页→点击<em>hbase</em>(进入Hbase主页)→点击配置n1 点击左侧的Hbase服务范围启用Hbase权限控制,设置Hbase超级用户hba
HBase系列(一):HBase表结构及数据模型的理解
专栏:大数据核心原理与实践nnnnHBase适用场景nn首先在搞HBase之前我们要对其建立感性认识,其适用场景如下:nnn并发、简单、随机查询。 n(注:HBase不太擅长复杂join查询,但可以通过二级索引即全局索引的<em>方式</em>来优化性能,后续博文会进行讲解)n半结构化、非结构化数据存储。nnn一般我们从数仓中离线统计分析海量数据,将得到的结果插入HBase中用于实时查询。nnHBase表结构nn这...
JavaScript定时器的几种方法
JavaScript定时器无非就是使用setTimeout和setInterval方法,我们以间隔1秒依次输出1,2,3,4,5为例总结几种不同的写法:n一、使用闭包n二、使用letn三、使用setInterval
大家说那种设计比较好
有一个信息表,里面有信息的“分类”字段,分类分为“一级 二级 三级 ”三级联动。rnrn那么现在是新建立一个“信息分类表”,然后在“信息表”里建立一个 “信息分类ID”,然后此ID和“信息分类表”的ID主外键关联呢。但是到时候会进行表联合,会降低效率。rnrn还是直接在信息表里 <em>设计</em> “一级”“二级”“三级”好?这样的一个微不足道的缺点就是浪费了空间。其他我没想到什么坏处,大家说呢?rnrn
hive与hbase关联表的创建,外表方式
create '<em>hbase</em>_data',{NAME => 'cf', VERSIONS => 1}rnrnrnCREATE EXTERNAL TABLE <em>hbase</em>_data (rn  key string, rn  value maprn)rn  STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.<em>hbase</em>.HBaseStorageHandler'rnWITH SERDEPRO
Hbase高级应用(一)建表高级属性
Hbase建表高级属性1、BLOOMFILTER默认是NONE 是否使用布隆过虑及使用何种<em>方式</em> n布隆过滤可以每列族单独启用。 n使用 HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE | ROW | ROWCOL) 对列族单独启用布隆。 nDefault = ROW 对行进行布隆过滤。n对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆。n对 ROWCOL,行键
【HBase】11-HBase排序方式
所有数据模型操作HBase以排序的顺序返回数据。首先是行,然后是ColumnFamily,然后是列限定符,最后是时间戳(按顺序排序,所以首先返回最新的记录)。n
Spark+Hbase 亿级流量分析实战(日志存储设计
背景n接着上篇文章 百亿级流量实时分析统计 - 数据结构<em>设计</em> 我们已经<em>设计</em>好了日志的结构,接下来我们就准备要开始撸代码了,我最喜欢这部分的环节了,可是一个上来连就撸代码的程序肯定不是好程序员,要不先<em>设计</em><em>设计</em>流程图?那来吧!!!nn流程图nn<em>设计</em>一nn用户发起文章操作,发起请求日志n日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。nNSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用rsync把节点上的日志同...
MR方式HDFS数据导入Hbase表数据
MR<em>方式</em>HDFS数据导入Hbase表数据,通过ImmutableBytesWritable<em>方式</em>nn原始数据是基站码,不方便贴出来,大家见谅。nneg:nn代码:nnpackage com.test.transform;nnimport java.io.IOException;nimport java.text.ParseException;nimport java.util.Random;nimp...
Hbase增删改查、关联查询、关系型数据库转化
1. 处理多表之间的问题的时候出现了很多问题. 主要是在列式数据库中 对每一行的定义都是非结构化的, 只是对column family 进行严格的规定而已.这样一来我们就没有了我们需要的外键/相关联的, 更多的操作都是通过全表扫描.n2. 对rowKey 的<em>设计</em>需要有非常高要求. 学习OpenTSDB 中rowKey的巧妙<em>设计</em>, 虽然丢弃了版本号的使用,但是能够更加快的找到timeseries data,这也是一个
Hbase 数据迁移的常见方式(四)
要使用Hadoop,需要将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据导入HBase。一般而言,有三种常见<em>方式</em>:使用HBase的API中的Put方法,使用HBase 的bulk load工具和使用定制的MapReduce Job<em>方式</em>。本文均有详细描述。n数据导入<em>hbase</em>的常见方法数据的来源:n日志nRDBMSn导入的常见方法:n使用<em>hbase</em> put API(sqoop、kettle)使用HBase的
mr生成HFile,导入Hbase表中(适用于空表,数据较大,只有一个列族的表)
mr生成HFile,导入Hbase表中(适用于空表,数据较大,只有一个列族的表)nn代码:nnpackage com.test.bulkload;nnimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;nimport org.apache.hadoop.fs.Path;nimport org.apache.hadoop.<em>hbase</em>.HBaseConfigurat...
hive中创建关联hbase表的几种方案
【运行环境】hive-1.2.1    <em>hbase</em>-1.1.2【需求背景】有时候我们需要把已存在Hbase中的用户画像数据导到hive里面查询,也就是通过hive就能查到<em>hbase</em>里的数据。但是我又不想使用sqoop或者DataX等工具倒来倒去。这时候可以在hive中创建关联表的<em>方式</em>来查询<em>hbase</em>中的数据。【创建关联表的几种方案】前提是:<em>hbase</em>中已经存在了一张表。既可以在hive中关联此表的...
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
ComboBox 自动调整组合框下拉部分的宽度下载
ComboBox 自动调整组合框下拉部分的宽度 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kingzhexian/1997284?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kingzhexian/1997284?utm_source=bbsseo[/url]
MCS-51系列单片机原理与应用下载
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机械课程设计中的零件公差偏差查询系统下载
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