http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5766896 BigTable是什么?Google的Paper对其作了充分的说明.字面上看就是一张大表,其实和我们想象的传统数据库的表还是有些差别的.松散数据可以说是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据.在我使用Memcache的时候,有时候的需求是需要存储的不仅仅是简单的一个key对应一个value,可能我需要类似于数据库表结构中多属性的存储,但是又不会有传

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 每一行的数据是这样的id name age gender birthday (my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/* 1 zhangsan 10 male NULL 2 lisi NULL NULL NULL 3 wangwu NULL NULL NULL

1.概述 HBase的存储结构和关系型数据库不一样,HBase面向半结构化数据进行存储.所以,对于结构化的SQL语言查询,HBase自身并没有接口支持.在大数据应用中,虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase,比如Phoenix.Drill这类.但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现,依然是调用了HBase的Java API来实现查询,写入等操作.这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构,然后通过解析SQL语法数,最后底层在调用HBase的Java API实现. 本篇内容,笔者并

1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

HBase使用bulkload批量导入数据 HBase可使用put命令向一张已经建好了的表中插入数据,然而,当遇到数据量非常大的情况,一条一条的进行插入效率将会大大降低,因此本篇博客将会整理提高批量导入的效率的一种可行方案,那就是使用Mapper类先进行数据清洗,再在APP中批量导入,废话不多说,我们直接开始吧! 1. 准备工作 首先我们准备好一份csv文件学生表,其中包含的是学生信息,具体信息如下: 对于此文件来说,每一行有四个字段,第一个代表rowkey,第二个代表name,第三个代表cou

上篇文章说了 Hbase 的基础架构,都是比较理论的知识,最近我也一直在搞 Hbase 的数据迁移, 今天就来一篇实战型的,把最近一段时间的 Hbase 整合 Hadoop 的基础知识在梳理一遍,毕竟当初搞得时候还是有点摸不着方向,写下来也方便以后查阅. 之前使用 Hbase 大多是把它当做实时数据库来做查询使用的,大部分使用的都是 Hbase 的基础 Api, Hbase 与 Hadoop Hive 框架的整合还真是没系统的搞过,话不多说,先看看本文的架构图: PS:文中提到的代码见最后 参考

最近在公司做统一日志收集处理平台,技术选型肯定要选择elasticsearch,因为可以快速检索系统日志,日志问题排查及功业务链调用可以被快速检索,公司各个应用的日志有些字段比如说content是不需要在es中作为存储的,当时考虑使用一种keyValue形式的数据库作存储,然后使用hbase的Rowkey作为es的docId,实现数据检索在es中,存储在hbase中,这样可以大大减轻es的存储压力. 什么是 Observer HBase 0.92 版本引入了协处理器(Coprocessor),可

hi,大家好,我是大D.今天继续了解下 HBase 是如何写入数据的,然后再讲解一下一个比较经典的面试题. Region Server 寻址 HBase Client 访问 ZooKeeper: 获取写入 Region 所在的位置,即获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server: 访问对应的 Region Server: 获取 hbase:meta 表,并查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中.并将该 table 的 Region 信

Vertica增加一个数据存储的目录 操作语法为: ADD_LOCATION ( 'path' , [ 'node' , 'usage', 'location_label' ] ) 各节点添加目录,并赋予正确的权限 vsql命令行下添加对应的目录 查询验证 1. 各节点添加目录,并赋予正确的权限 比如新增/verticadata2挂节点,需求为在/verticadata2挂节点下新增目录vertica,用于Vertica的数据目录. 各节点执行 mkdir -p /verticadata2/ve

ORACLE 查询一个数据表后通过遍历再插入另一个表中的两种写法 语法 第一种: 通过使用Oracle语句块  --指定文档所有部门都能查看 declare cursor TABLE_DEPT and STATUS>-; begin for c in TABLE_DEPT loop INSERT INTO G_KNOWDOCRIGHT(RID,DIRID,DOCID,USERID) VALUES(SYS_GUID(),'权限编号','文档编号',c.ID); end loop; commit;

create undo tablespace MOZI datafile 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\MOZI.DBF' size 2048M extent management local;alter system set undo_tablespace=MOZI;WINDOW下面的ORCL数据库提示:数据库未打开: 仅允许在固定表/视图中查询加载数据库时出错:RA-01157: 无法标识/锁定数据文件 7 - 请参阅 DBWR 跟踪文件ORA

php处理大量数据,每处理一个数据返回客户端显示当前状态的方法. 类似于dedecms生成静态页 想法: 客户端发送请求 服务器端接受请求,开始统计所需处理的数据量 将所需处理数据按一定规则排列,发送到服务器处理端 服务器处理端处理了第一个数据,将处理结果经过一定处理后发送给客户端 客户端接收到结果,自动将处理结果显示并发送到服务器 服务器接收到处理结果 将它转发到服务器处理端 处理端继续处理结果... 循环4-7步骤,直到处理完毕 实验过程: 1.创建数据库和表 create database

事情是这样的,有一个列表,里面有很多用户信息,可能会有重复的用户,将这个列表的用户插入到数据表中,如果用户已经存在,就更新这个用户的FillTimes 字段,让它加1,使用的底层ORM是entity frameworks4. 这是方法的大概内容 var user_Account = iC_User_Account.Find(i => i.UserID == u.UserID); if (user_Account == null) { iRepository.Insert(new C_User_A

相关知识: 有些SQL操作,例如SUM,只会从数据库返回一个数据值,而不是多行数据 尽管也可以使用ExecuteReader()返回一个DataReader对象,代表该数据值,但是使用Command对象的ExecuteScalar方法更加方便 ExecuteScalar()方法:该方法只能执行SELECT语句,通常用于统计,例如返回符合条件的记录个数 代码示例: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq;

17.1.1.6 Creating a Data Snapshot Using Raw Data Files 创建一个数据快照使用 Raw Data Files 如果数据库是大的, 复制raw 数据文件可以变的更加有效相比使用mysqldump 和导入文件在每个slave上. 这个即使跳过更新索引的负载 使用这种方法 表在存储引擎具有复杂的caching和logging 算法需要额外的步骤来产生一个完全的时间点快照. 初始的copy命令需要留下cache信息和记录更新,即使你需要的一个全局的读锁

任何语言都有自己的操作数据的方法: Js也不例外,js有3种重要的方式来操作一个数据值. 1>复制它.例如把它赋给一个新的变量. 2>把它作为参数传递给一个函数或方法. 3>可以和其他值比较大小. Js通过传值和传址2种方式操作这些数据的值 从名称可以看处,传值 是通过传递值来操作数据.在赋值的过程中,对实际的值进行了拷贝,存储到一个新的变量中.拷贝的值和原来的值是2份完全独立的值.所以如果你改变了拷贝的值,并不会影响原来的值.当比较大小时候,通常进行琢个字节比较. 传址(传地址) 从名

/*********************************************** 一个数据对象一个事务(且记录错误信息到处理对象) ***********************************************/ LOOP 要处理的对象 begin invoke api1 (api没有ROLLBACK机制) if api1有错 then rollback; 获取错误信息; 更新错误信息到处理对象; end if invoke api2 (api有ROLLBACK机

今天遇到一个问题,fread()竟然不能读取文件中的最后一个数据块. 我定义了一个结构体: Persong { char name[10]; char phone[15]; } 以及两个函数: int insert(Person*person) { FILE *fd; //... fwrite();//意思一下流程 //... } int show(char *name) { FILE *fd; //... while(!feof(fd))//没有到文件尾 fread();//意思一下流程 //

在开发中经常要获取一个数据的情况,thinkphp中有一个getField()方法可以解决这个问题. 获取一个数据 1 2 $user = M('demo'); $data = $user->getField('name');//默认第一个, 获取一列数据 1 2 // 第二个参数位true 则获取整列数据 $user->where("id = 3")->getField('name',true); 限制获取的条数 1 2 $nickname = $User->