[实验目的] 1)了解hbase服务 2)学会启动和停止服务 3)学会进入hbase shell环境 [实验原理] HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,它利用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.本实验时在linux系统中配置hbase环境,通过在hbase shell环境下进行对hbase表的基本操作. [实验环境] 本次环境是:centos6.5 + jdk1.7.0_79 + hadoop-2.4.1 + hb

学习方法 可以参考官方文档的简单示例来 点击查看 可以直接在控制台使用help命令查看 例如直接使用help命令: 从上图可以看到,表结构的操作,表数据的操作都展示了.接下来我们可以针对具体的命令使用help查看,比如:alter alter help 从图中可以看到,你可以更改列族,可以使用区域复制,可以更改多个列,当然现在只是大概看下,接下来会带领大家实际操练,大家一定要勤于动手呦~ 一.基本命令 打开 Hbase Shell: # hbase shell 1.1 获取帮助 # 获取帮助 h

本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同

本课主题 NoSQL 数据库介绍 HBase 基本操作 HBase 集群架构与设计介紹 HBase 与HDFS的关系 HBase 数据拆分和紧缩 引言 介绍什么是 NoSQL,NoSQL 和 RDBMS 之间有什么区别,有什么埸景下需要用 NoSQL 数据库,NoSQL 数据的优点和缺点:谈谈 NoSQL 一些基本的背景之后,这章会重点深入谈讨 HBase 数据库,HBase 的原理,交换 Shell 的基本更删改查操作,HBase 集群体系的结构,还会谈谈 HBase 与 HDFS 之间的关系

大数据hbase分布式安装及其部署. 首先要启动Hadoop以及zookeeper,可以参考前面发布的文章. 将hbase的包上传至master节点 这里我使用的是1.3.6的版本,具体的根据自己的版本来. ~~~[root@master ~]# ls [root@master ~]# ls hbase-1.3.6-bin.tar.gz 然后解压hbase的包到当前的目录. [root@master ~]# tar -zxvf hbase-1.3.6-bin.tar.gz 查看解压后Hbase目

前言:老刘目前为明年校招而努力,写文章主要是想用大白话把自己复习的大数据知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的理解! 01 HBase知识点 第6点:HRegionServer架构 为什么要了解HRegionServer的架构呢?因为HBase集群中数据的存储和HRegionServer有着非常大的关系,只有搞清楚了它的架构,才能理清楚数据存储的逻辑. 那就让老刘好好介绍下HRegionServer架构. StoreFile 在HRegionServer架构图中,StoreFil

老刘目前为明年校招而努力,写文章主要是想用大白话把自己复习的大数据知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的理解! 01 HBase知识点(3) 第13点:HBase表的热点问题 什么是热点问题? 就是我们检索hbase的数据首先要通过rowkey来定位数据行,但是呢这里面就有一个问题,由于rowkey设计的问题,就会导致表的数据可能只分布在hbase集群中的一个或少数节点. 当大量客户端访问hbase集群这些数据时,就会造成少数RegionServer的读写请求过多,负载过大,而其

老刘今天复习HBase知识发现很多资料都没有把概念说清楚,有很多专业名词一笔带过没有解释.比如这个框架高性能.高可用,那什么是高性能高可用?怎么实现的高性能高可用?没说! 如果面试官听了你说的,会有什么反应?我的感觉就是你说的东西都是别人的,没有自己的理解.所以老刘才会写用大白话讲大数据这个系列,就是争取把东西讲清楚,讲明白!如果觉得老刘写得不错,给老刘点个赞吧! 01 HBase知识点 第1点:HBase的定义 官网画红框中直接就说,HBase是一个分布式.可扩展的大数据存储Hadoop数据库

HBase HBase(Hadoop Database)基于Google的BigTable论文,依赖HDFS进行存储.适合存储大体量数据.HBase是高可靠性(数据安全).高性能(存取效率).面向列.可扩展的分布式存储系统,实现利用廉价设备搭建大规模集群. HBase是面向列的存储系统.适用于存放半结构化或者非结构化的数据. 结构化:每条记录具备相同的数据结构,类似于类和对象关系 非结构化的数据:数据之间不需要保持相同的属性,可以自行定义属性(KV) 半结构化的数据:介于两者之间 HBase数据

一.简述 Hbase 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(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到.虽然 HBase 在数据存储层中集成 了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算.然而在很多情况下,做一些简单的相 加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在 server 端,能够减少通讯开销,从

进入hbase hbase shell 部分命令清单 查询服务器状态   status 查询hbase版本   version 1. 创建一个表 create 'table1', 'tab1_id', 'tab1_add', 'tab1_info' # create '表名', '列族1', '列族2'... hbase(main):002:0> create 'person', 'name', 'age' # 等价于 hbase(main):002:0> create 'person',{N

1.启动先电大数据平台的 Hbase 数据库,其中要求使用 master 节点的RegionServer.在 Linux Shell 中启动 Hbase shell,查看 HBase 的版本信息.(相关数据库命令语言请全部使用小写格式) hbase(main):001:0> version 2.启动先电大数据平台的 Hbase 数据库,其中要求使用 master 节点的RegionServer.在 Linux Shell 中启动 Hbase shell,查看 HBase 的状态信息.(相关数据库

一.前言 本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案,即CopyTable.Export/Import.Snapshot.分别介绍如下: 二.CopyTable 2.1 简介 CopyTable可以将现有表的数据复制到新表中,具有以下特点: 支持时间区间 .row 区间 .改变表名称 .改变列族名称 .以及是否 Copy 已被删除的数据等功能: 执行命令前,需先创建与原表结构相同的新表: CopyTable 的操作是基于 HBase Client API 进行的,即采用 scan 进

一.Hbase是什么? Hbase属于NoSql的一种. NoSql数据库分为如下几类: Key-Value类型数据库 这类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表有一个特定的键和一个指针指向特定的数据.key/value模型对IT系统来说简单.易部署.但是对DBA只对部分值进行查询和更新的时候,key/value就显得效率低下了.举例如:Tokyo Cabinet,Redis,Voldemort,Oracle BDB. 面向列的数据库 这部分数据库用来应对分布式存储的海量数据.键仍然存在,但是它们

一.HBase过滤器简介 Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down).这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力. 二.过滤器基础 2.1 Filter接口和FilterBase抽象类 Filter 接口中定义了过滤器的基本方法,FilterBase 抽象类实现了 Filter 接口.所有内置的过滤器则

一.Phoenix简介 Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层,它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据.在 Phoenix 之前,如果你要访问 HBase,只能调用它的 Java API,但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询,HBase 的 API 还是过于复杂.Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL,即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作.同时这也意味着你可以通过集成 Sprin

1.下载对应版本的Hbase,在我们搭建的集群环境中选用的是hbase-1.4.6 将下载完成的hbase压缩包放到对应的目录下,此处我们的目录为/opt/workspace/ 2.对已经有的压缩包进行解压缩 [root@master1 workspace]#tar -zxvf hbase--bin.tar.gz 3.为了方便可以将文件重命名,此处我们不需要重命名 4.修改配置文件./etc/profile,添加下面代码 # HBase Config export HBASE_HOME=/opt

03/ shell编程综合练习 自动化软件部署脚本 3.1 需求 1.需求描述 公司内有一个N个节点的集群,需要统一安装一些软件(jdk) 需要开发一个脚本,实现对集群中的N台节点批量自动下载.安装jdk 2.思路 1/ 编写一个启动脚本,用来发送一个软件安装脚本到每一台机器 2/ 然后启动每台机器上的软件安装脚本来执行软件下载和安装 3.expect的使用 痛点:使用scp命令远程拷贝文件时,会有人机交互的过程,如何让脚本完成人机交互? 妙药: expect 用法示例: 先观察  ssh lo

环境介绍 tuge1 tuge2 tuge3 tuge4 NameNode NameNode DataNode DataNode ZooKeeper ZooKeeper ZooKeeper ZooKeeper JournalNode JournalNode JournalNode ZKFC ZKFC HMaster HMaster/HRegionServer HRegionServer HRegionServer HBase 1.3.6 Hadoop 2.6.5 ZooKeeper 3.5.5

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大

0.0 前言 本文主要基于最新的Spark 2.1.0版本.阅读本文可以对Spark 2.1.0的学习过程,运行流程,关键组件,原理有所了解.文章有点长,你也可以直接阅读感兴趣的部分,但是还是建议全面了解. 1.0 简介 Spark是Apache软件基金会下的分布式系统开源项目.在官网中这样概况这个项目 Apache Spark is a fast and general engine for large-scale data processing. 说Spark是一个用于大规模数据处理的快速通