import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException; /** *

import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoo

Hbase采用Java实现,原生客户端也是Java实现,其他语言需要通过thritf接口服务间接访问Hbase的数据. Hbase作为大数据存储数据库,其写能力非常强,加上Hbase本身就脱胎于Hadoop故和Hadoop的兼容性极好,非常适合于存储半规则数据(灵活.可扩展性强.大数据存储).基于Hadoop的mapreduce + Hbase存储,非常适合处理大数据. Hbase基本使用示例: import java.io.IOException; import java.util.Array

最近在学习HBase,在看到了如何使用Mapreduce来操作Hbase,下面将几种情况介绍一下,具体的都可以参照官网上的文档说明.官网文档连接:http://hbase.apache.org/book.html  .通过学习我个人的对MapReduce操作HBase的方式可以看作的是Map过程是负责读取过程,Reduce负责的是写入的过程,一读一写可以完成对HBase的读写过程. 利用MapReduce 读取(Read)HBase中的表数据,这一过程由于只涉及到读过程,因此仅仅只需要实现Map

HBase提供了Java Api的访问接口,掌握这个就跟Java应用使用RDBMS时需要JDBC一样重要,本文将继续前两篇文章中blog表的示例,介绍常用的Api. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescr

HBase(Hadoop Database)是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,我们可以利用HBase技术在廉价的PC上搭建起大规模结构化存储集群.同Google的Bigtable基于GFS(Google FileSystem)所提供分布式数据存储服务一样,HBase基于HDFS之上也能提供类似的分布式数据存储服务.HBase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,利用Zookeeper作为协调工具.HB

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hb

Hbase采用Java实现,原生客户端也是Java实现,其他语言需要通过thritf接口服务间接访问Hbase的数据. Hbase作为大数据存储数据库,其写能力非常强,加上Hbase本身就脱胎于Hadoop故和Hadoop的兼容性极好,非常适合于存储半规则数据(灵活.可扩展性强.大数据存储).基于Hadoop的mapreduce + Hbase存储,非常适合处理大数据. Hbase基本使用示例: import java.io.IOException; import java.util.Array

本博文的主要内容有: .HBase定义 .HBase 的特点 .HBase 访问接口  .HBase 存储结构 .HBase设计 .HBase安装 .HBase shell操作  .输入 help 可以看到命令分组 .部分命令清单 .下边分组举例 Shell 的各种操作 .general操作    .ddl操作 .dml操作  .HBase 客户端     .Scan 对象提供了默认构造函数,一般使用默认构造函数        .Put 常用的方法有以下几个 .MapReduce 操作 HBas

HBase经过七年发展,终于在今年2月底,发布了 1.0.0 版本.这个版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API.虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API.并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取.鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文. 本文将分两部分介绍,第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作:第二部分讲解如何将 Spark 内的

HBase提供了Java Api的訪问接口,掌握这个就跟Java应用使用RDBMS时须要JDBC一样重要 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoo

一.Java API和HBase数据模型的关系 在Java中,与HBase数据库存储管理相关的类包括HBaseAdmin.HBaseConfiguration.HTable.HTableDescriptor.Put.Get以及Scanner,其中,与数据库相关的类包括HBaseAdmin和HBaseConfiguration,与表相关的包括HTable,操作列族的类是HTableDescriptor,列的修饰符包括Put.Get.Scanner三个类. 二.HBaseConfiguration类

于Spark它是一个计算框架,于Spark环境,不仅支持单个文件操作,HDFS档,同时也可以使用Spark对Hbase操作. 从企业的数据源HBase取出.这涉及阅读hbase数据,在本文中尽快为了尽可能地让我们可以实践和操作Hbase.Spark Shell 来进行Hbase操作. 一.环境: Haoop2.2.0 Hbase版本号0.96.2-hadoop2, r1581096 Spark1.0.0 本文如果环境已经搭建好,Spark环境搭建可见Spark Haoop集群搭建 Hadoop2

简介 HBase –Hadoop Database,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HBse技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.HBase利用Hadoop HDFS作为文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协调工具. HBase(NoSQL)的数据模型 HBase 存储的网站页面数据示例 下面讲下关于HBase的相关名词和概念: 表(table),是存储管理数据的. 行键(ro

一.前述. Hbase shell启动命令窗口,然后再Hbase shell中对应的api命令如下. 二.说明 Hbase shell中删除键是空格+Ctrl键. 三.代码 1.封装所有的API package com.sxt.hbase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impor

1.如果本机代码没问题,jar包没问题的话,检查集群也没用问题,但是代码运行显示 找不到对应的映射主机,需要在  C:\Windows\System32\drivers\etc  中修改host文件,增加主机映射 2.代码的话,只需要更改配置项 zk的列表就可以了 package cloudy.hbase.dao.imp; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apa

目标:将fruit表中的一部分数据,通过MR迁入到fruit_mr表中 Step1.构建ReadFruitMapper类,用于读取fruit表中的数据 package com.z.hbase_mr; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; i

测试准备 [首先同步时间:] for node in CloudDeskTop master01 master02 slave01 slave02 slave03;do ssh $node "date -s '2017-12-30 21:32:30'";done [slave各节点启动zookeeper集群:] cd /software/zookeeper-3.4.10/bin/ && ./zkServer.sh start && cd - &&

废话少说,直接上代码! package cn.com.oozie.demo;  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.KeyValue; import org

Hbase和mapreduce结合 为什么需要用mapreduce去访问hbase的数据? ——加快分析速度和扩展分析能力 Mapreduce访问hbase数据作分析一定是在离线分析的场景下应用 案例1.HBase表数据的转移 在Hadoop阶段,我们编写的MR任务分别进程了Mapper和Reducer两个类,而在HBase中我们需要继承的是TableMapper和TableReducer两个类. 目标:将fruit表中的一部分数据,通过MR迁入到fruit_mr表中 Step1.构建ReadF

public class Test { public Connection connection; // 用HBaseconfiguration初始化配置信息是会自动加载当前应用的classpath下的hbase-site.xml public static Configuration configuration = HBaseConfiguration.create(); public Test() throws Exception { // 当然也可以手动加载配置文件,手动加载配置文件时要调