使用命令:hdfs dfs -du /apps/hbase/data/data/default/

背景:对于其他数据存储系统来说,统计表的行数是再基本不过的操作了,一般实现都非常简单:但对于HBase这种key-value存储结构的列式数据库,统计 RowCount 的方法却有好几种不同的花样,并且执行效率差别巨大!下面来研究下吧~ 测试集群:HBase1.2.0 - CDH5.13.0 四台服务器 注:以下4种方法效率依次提高 一.hbase-shell的count命令这是最简单直接的操作,但是执行效率非常低,适用于百万级以下的小表RowCount统计! hbase> count 'ns1

有些时候需要我们去统计某一个Hbase表的行数,由于hbase本身不支持SQL语言,只能通过其他方式实现.可以通过一下几种方式实现hbase表的行数统计工作: 1.count命令 最直接的方式是在hbase shell中执行count的命令可以统计行数. [html] view plain copy hbase> count 't1′ hbase> count 't1′, INTERVAL => 100000 hbase> count 't1′, CACHE => 1000

1.备份TETST111hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export TEST111 /do1/hh2.drop 掉test111表  -- 只能drop,不能delete   -- 坑3.重新创建表create table test111 (id varchar, firstname varchar, lastname varchar CONSTRAINT PK PRIMARY KEY (id,firstname));4.查看hadoop文件系统

有些时候需要我们去统计某一个hbase表的行数,由于hbase本身不支持SQL语言,只能通过其他方式实现. 可以通过一下几种方式实现hbase表的行数统计工作: 这里有一张hbase表test:test: hbase(main):009:0> scan 'test:test' ROW COLUMN+CELL 1 column=info:name, timestamp=1590221288866, value=tom 2 column=info:name, timestamp=1590221288

FROM:http://www.just4e.com/hbase.html Apache HBase™ 参考指南  HBase 官方文档中文版 Copyright © 2012 Apache Software Foundation.保留所有权利. Apache Hadoop, Hadoop, MapReduce, HDFS, Zookeeper, HBase 及 HBase项目 logo 是Apache Software Foundation的商标. Revision History Revis

HBase官方文档 目录 序 1. 入门 1.1. 介绍 1.2. 快速开始 2. Apache HBase (TM)配置 2.1. 基础条件 2.2. HBase 运行模式: 独立和分布式 2.3.配置文件 2.4. 配置示例 2.5.重要配置   3. 升级 3.1. 从 0.94.x 升级到 0.96.x 3.2. 从 0.92.x 升级到 0.94.x 3.3. 从 0.90.x 升级到 0.92.x 3.4. 从0.20x或0.89x升级到0.90.x   4. HBase Shell

——本文非本人原创,为公司同事整理,发布至此以便查阅 一.入库前数据准备 1.入hbase详细要求及rowkey生成规则,参考文档“_入HBase库要求 20190104.docx”. 2.根据标准库中的数据,生成带有rowkey的视图. 参照159数据库hubei_std用户下的p_getRowKey1存储过程,生成该用户下 所有表带有rowkey的视图. 注:运行存储过程时,需传入医院编码和采集次数. 3.在进行正式入库前,先以医院编码在hbase中建立命名空间(hbase shell  进

一.安装HBase: 我这里选择的是hbase-1.3.1-bin.tar.gz版本解压HBase: tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C ~/training 配置HBase的环境变量: export HBASE_HOME=/root/training/hbase-1.3.1 ​ export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH 生效环境变量: source ~/.bash_profile 二.HBase的安装模式: 1.本地模式: 特点:只

1. 概述(扯淡~) HBase是一帮家伙看了Google发布的一片名为“BigTable”的论文以后,犹如醍醐灌顶,进而“山寨”出来的一套系统. 由此可见: 1. 几乎所有的HBase中的理念,都可以从BigTable论文中得到解释.原文是英语的,而且还有不少数学概念,看了有点儿懵,建议网上找找学习笔记看看,差不多也就可以入门了. 2. Google确实牛X. 3. 老外也爱山寨~ 第一次看HBase, 可能看到以下描述会懵:“基于列存储”,“稀疏MAP”,“RowKey”,“ColumnFa

HBase概念及表格设计 1. 概述(扯淡~) HBase是一帮家伙看了Google发布的一片名为“BigTable”的论文以后,犹如醍醐灌顶,进而“山寨”出来的一套系统. 由此可见: 1. 几乎所有的HBase中的理念,都可以从BigTable论文中得到解释.原文是英语的,而且还有不少数学概念,看了有点儿懵,建议网上找找学习笔记看看,差不多也就可以入门了. 2. Google确实牛X. 3. 老外也爱山寨~ 第一次看HBase, 可能看到以下描述会懵:“基于列存储”,“稀疏MAP”,“RowK

本篇文章就概念.工作机制.数据备份.优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin. Apache Kylin 简介 1. Apache kylin 是一个开源的海量数据分布式预处理引擎.它通过 ANSI-SQL 接口,提供基于 hadoop 的超大数据集(TB-PB 级)的多维分析(OLAP)功能. 2. kylin 可实现超大数据集上的亚秒级(sub-second latency)查询. 1)确定 hadoop 上一个星型模式的数据集. 2)构建数据立方体 cube. 3)可通过 OD

和哈希表类比,HBase中的行键类似于哈希表中的键.要构造一个良好的HBase模式,关键之一就是选择一个合适的行键. 1 记录检索 行键是HBase中检索记录所使用的键.HBase记录含有的列在数量上没有限制,但是只能有一个行键.这一点同关系型数据库有所不同,后者的主键可以有多个列组合.既然要为一个记录创建唯一的行键,那么单一的行键就需要包含多种信息.例如,如果一行标识一个订单,那么customer_id,order_id,timestamp可以作为该行的行键.在关系型数据库中,customer

1.Java代码实现 import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient; import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter; import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation; /** * <p> * 协处理器统计HBase表数据量

转自: https://blog.csdn.net/wuwenxiang91322/article/details/51595771 Hbase内存磁盘关系磁盘数 diskNum磁盘容量 diskCapacity备份数 replications单个HFile文件大小 hbase.hregion.max.filesizeregions数 regionsdiskNum*diskCapacity/replications =hbase.hregion.max.filesize *regions 注意R

HBase和Hadoop的集群类型 1.单机模式 主要用于开发工作,一台机器上运行所有的守护进程,或者一台机器运行多个虚拟机.一般用于评估和测试. 2.小型集群 20台机器以内的集群,不同的机器运行不同的守护进程,适用于数据量和处理请求较少的小型生产环境. 3.中型集群 20到1000台机器集群,3到5个zookeeper节点,适用于成熟的生产环境. 4.大型集群 1000台机器以上的集群,属于超大规模集群了,适用于大规模生产环境. 集群配置举例 1.NameNode/HMaster 常见配置

背景 HBase统计 RowCount 的方法有好几种,并且执行效率差别巨大,以下3种方法效率依次提高.   一.hbase-shell的count命令 这是最简单直接的操作,但是执行效率非常低,适用于百万级以下的小表RowCount统计. 此操作可能需要很长时间,来运行计数MapReduce作业.默认情况下每1000行显示当前计数,计数间隔可自行指定. 默认情况下在计数扫描上启用缓存,默认缓存大小为10行. 行数为 3000W 的表测试结果,在默认INTERVAL为1000行时花了80分钟左右

1. HBase简介 1.1 什么是HBase HBASE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HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. HBASE的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据. HBASE是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处.比如:Google Bigtable使用GFS作为其文件存储系统,HBASE利用Hadoop HDFS作为其文

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞

第1章 HBase 简介1.1 什么是 HBase1.2 HBase 特点1.3 HBase 架构1.3 HBase 中的角色1.3.1 HMaster1.3.2 RegionServer1.3.3 其他组件第2章 HBase 安装2.1 Zookeeper 正常部署2.2 Hadoop 正常部署2.3 HBase 的解压2.4 HBase 的配置文件2.5 HBase 远程发送到其他集群2.6 HBase 服务的启动2.7 查看 HBase 页面第3章 HBase Shell 操作3.1 基本