需提前将HBase进行部署,参考上篇部署文档 https://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/p/9982143.html (转发请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/ 如发现有错,请留言,谢谢) 一.软件使用 SuperMap iServer 9D (2019)版本 二.部署前准备 基础环境搭建请参考上篇部署文档 https://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/p/9982143

HBASE  基本结构一.overview1. hbase <=> NOSQL     不错,hbase 就是某种类型的nosql 数据库,唯一的区别就是他支持海量的数据.    hbase的基本功能:     1) 强一致性的读写,而非“最终一致性”(eventually consistent)的数据仓库.基于此,hbase非常适合高速的统计计数工作.        2)自动sharding ,hbase 是分布式的数据库,支持数据的自动切分. 3) regionServer 的自动fail

项目背景: 在这次影像系统中,我们利用大数据平台做的是文件(图片.视频等)批次的增删改查,每个批次都包含多个文件,上传完成以后要添加文件索引(文件信息及批次信息),由于在Hbase存储的过程中,每个文件都对应一个文件rowKey,一个批次就会有很多个RoweKey,查询的下载的时候就必须根据每个文件的rowkey找到对应的文件,如果一个批次有很多个文件的话,就需要查找很多次,这样是很浪费时间的,一开始没注意这么多,开发并且完成功能测试后,觉得一切OK,但是作为大数据后台,对效率的要求非常高,在压

1.HBase Ganos是什么 Ganos是阿里云时空PaaS服务的自研核心引擎.Ganos已作为云数据库时空引擎与数据库平台融合,建立了以自研云原生数据库POALRDB为基础,联合NoSQL大数据平台(Ali-HBASE和X-Pack Spark)的完整时空地理信息云化管理解决方案. HBase Ganos是为PB级分布式.大规模时空数据管理而生,主打NoSQL时空大数据处理能力,兼容HBase.Spark.GeoMesa.GeoServer等广泛开源生态,内置了高效的时空索引算法.空间拓扑

6月30日,在2022(第五届)GIS软件技术大会GIS基础软件新技术板块论坛上,华为联合超图推出了基于HMS Core 3D Engine开发的高保真三维GIS插件,通过3D渲染技术助力三维GIS实现更高清.更具真实感的数字世界场景. 本次大会以"地理智慧 多维筑基"为主题,旨在分享GIS软件的最新进展.交流GIS应用最佳实践.针对新一代三维GIS技术,超图研究院冯振华副院长在会上进行了专题分享,围绕三维数据模型体系.GIS与3D引擎的跨界融合.三维特效与仿真等层面的技术新进展深入解

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (

Hbase安装模式介绍 单机模式 1> Hbase不使用HDFS,仅使用本地文件系统 2> ZooKeeper与Hbase运行在同一个JVM中 分布式模式– 伪分布式模式1> 所有进程运行在同一个节点上,不同进程运行在不同的JVM当中2> 比较适合实验测试– 完全分布式模式1> 进程运行在多个服务器集群中2> 分布式依赖于HDFS系统,因此布署Hbase之前一定要有一个正常工作的HDFS集群 Linux环境准备 关闭防火墙和SELinux # service iptab

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

HBase定义 HBase 是一个高可靠.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 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, 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

Observer协处理器通常在一个特定的事件(诸如Get或Put)之前或之后发生,相当于RDBMS中的触发器.Endpoint协处理器则类似于RDBMS中的存储过程,因为它可以让你在RegionServer上对数据执行自定义计算,而不是在客户端上执行计算. 本文是以上两者的简单实例,使用的环境:环境 jdk1.8 hadoop2.6.5 hbase1.2.4. 1.Endpoint实例  1> 编写适用于protobuf的proto文件,如下,尽量不要带注释,因为编译时可能出现乱码 option

1.相关环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 hbase1.2.4 本篇文章仅涉及hbase集群的搭建,关于hadoop与zookeeper的相关部署参见上篇文章http://www.cnblogs.com/learn21cn/p/6184490.html 目标如下: master 192.1.68.1.215 HMaster data1 192.168.1.218 HMaster备用 HRegionServer data2 192.168.1

阅读目录 序 介绍 Observer操作 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们讲述了HBase的数据模型相关操作的下部分.   下面我们开始介绍HBase的协处理器部分. 介绍 一:介绍 从0.92版本开始,HBase加入了协处理器(coprocessors),利用协处理器,用户可以编写运行在 HBase Server 端的代码.可以实现“二级索

集群规划情况: djt1 active Hmaster djt2 standby Hmaster djt3 HRegionServer 搭建步骤: 第一步:配置conf/regionservers djt3 第二部:配置  新增 backup-masters djt2 第三部   配置 hbase-site.xml <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>djt1,djt2,djt3<

早些时候学习hadoop的技术,我一直对里面两项技术倍感困惑,一个是zookeeper,一个就是Hbase了.现在有机会专职做大数据相关的项目,终于看到了HBase实战的项目,也因此有机会搞懂Hbase原理. 首先来点实在的东西,假如我们已经在服务器上部署好了Hbase应用,作为客户端或者说的具体点,本地开发环境如何编写程序和服务端的Hbase进行交互了? 下面我将展示这些,首先看工程的结构图,如下图所示: 接下来我们将hbase应用下lib文件夹里所有jar包都导入到工程lib目录下,还要把c

最近做项目接触到了HDFS.mapreduce以及Hbase,有了实战机会,今天打算将这些知识好好总结下,以备不时之需.首先从Hbase开始吧. Hbase是建立在HDFS上的分布式数据库,下图是Hbase表的模型: Hbase这个数据库其实和传统关系数据库还是有很多类似之处,而不是像mongodb,memcached以及redis完全脱离了表的概念,只不过hbase是以列为中心的数据库,而传统关系数据库则是以行为中心的数据库.不过hbase这个列并非我们传统意义的列,而是列族.列族是hbase

1.kerberos验证 a.下载对应版本JCE(Java Cryptography Extension),解压拷贝local_policy.jar/US_export_policy.jar到$JAVA_HOME//jre/lib/security b.在resource即classes路径下添加hbase-site.xml <configuration> <!-- 访问的hbase集群的名字 --> <property> <name>hbase.clust

1 背景知识 1.1 解决问题 解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题. 1.2 适用情况 存在亿万条记录的数据库,只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适 确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性(第二索引,事务机制,高级查询语言等) 足够的硬件配置,即节点数,HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好,HBase也存在相同情况. 2 设计理念 2.1 概述 2.1.1 简介 使用Java语言开发的NoSQL类型的分布式数据库 不支持RDBMS的一些高级特性,如事务机制,第二索引

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

如果把地球比做一个人,地形就相当于这个人的骨骼,而影像就相当于这个人的外表了.之前的几个系列,我们全面的介绍了Cesium的地形内容,详见: Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度 Cesium原理篇:2最长的一帧之网格划分 Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(1) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(2:高度图) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(3:STK) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(4:重采样) 有了前面的"骨骼",下面我们详细介绍一下影像篇的调度