准备 Hbase 2.2.2 安装包 下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1TqEry-T7sYpq4PdhgLWdcQ 提取码:de5z 安装 上传到虚拟机上,之后解压即可. 例如 tar -zxvf hbase-2.2.2-bin.tar.gz -C /opt/module/ 配置 在hbase的目录下找到conf文件夹,修改其中的三个文件. 1.hbase-env.sh 找到 # export JAVA_HOME= ***** 删去注释,将JAVA_HOME改为

官网信息:http://hbase.apache.org/book.html#java JDK的对应关系: 用jdk1.8+hadoop2.7.4/hadoop2.7.6+zookeeper3.4.10+hbase2.0.0,没啥毛病.

第一部分 安装前准备 1.安装hadoop 今天刚刚学了hbase的一点基础,准备安装Hbase实际操练一下.因为安装hbase的前提条件是已经成功安装了hadoop,而且hadoop的版本要和hbase的版本相匹配.于是去官网查询了一下我安装的hadoop-3.1.0(目前是最新版)对应支持的hbase版本,然后.....发现没有任何一版hbase是支持hadoop-3.1.0的,默默泪奔.....果然最新的不一定是最好的.查看hbase与hadoop的版本匹配情况:http://hbase.

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号:清研学堂,在这里你可以学到夜白(作者笔名)精心整理的笔记,让我们每天进步一点点,让优秀成为一种习惯! Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,P

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

入门指南 1. 简介 Quickstart 会让你启动和运行一个单节点单机HBase. 2. 快速启动 – 单点HBase 这部分描述单节点单机HBase的配置.一个单例拥有所有的HBase守护线程-Master,RegionServers和ZooKeeper,运行一个单独JVM持久化到本地文件系统.这是我们最基础的部署文档.我们将会向你展示如何通过hbase shell CLI在HBase中创建一个表格,在表中插入行,执行put和scan操作,让表使能和启动和停止HBase等等操作. 除了下载

一.存入数据类型 Hbase里面,rowkey是按照字典序进行排序.存储的value值,当用filter进行数据筛选的时候,所用的比较算法也是字典序的. 1.当存储的value值是float类型的时候,录入数据可以录入,但是读取出来的数据会存在问题会出问题 例如: 存入数据的代码: p = new Put(Bytes.toBytes(“66”)); p.add(Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes("null"), (Long.v

初接触Hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了,我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂,不要紧糊涂的不止你一个,如某个菜鸟的帖子的疑问,when to use Hbase and when to use Hive?....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路. Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不

上一篇文章是实现统计hbase单元值出现的个数,并将结果存放到hbase的表中,本文是将结果存放到hdfs上.其中的map实现与前文一直,连接:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/4820056.html,下面主要介绍一下reduce的实现: (1)reduce的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.SummaryToFile; import java.io.IOException; import org.apache.h

我们知道,hbase没有像关系型的数据库拥有强大的查询功能和统计功能,本文实现了如何利用mapreduce来统计hbase中单元值出现的个数,并将结果携带目标的表中, (1)mapper的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.Summary; import java.io.IOException; import java.util.NavigableMap; import java.util.Map.Entry; import org.apache.h

上面一篇文章仅仅是介绍如何通过mapReduce来对HBase进行读的过程,下面将要介绍的是利用mapreduce进行读写的过程,前面我们已经知道map实际上是读过程,reduce是写的过程,然而map也可以实现写入的过程,因此可以通过map实现读写的过程.具体实现如下所示: (1)map的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.ReadWrite; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop

HBase 使用场景和成功案例 有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神.

Data often trickles in and is added to an existing data store for further usage, such as analytics, processing, and serving. Many HBase use cases fall in this category-using HBase as the data store that captures incremental data coming in from variou

---恢复内容开始--- http://blog.csdn.net/frankiewang008/article/details/41965543 1-HBase的安装 HBase是什么? HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元,通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作,如右侧的图所示: HBase在产品中还包含了Jetty

此次发布的ODI新版本,目的是更好的支持当前市场上的大数据平台. 大数据基因在不改变ODI工作效率的情况下,ODI增加了越来越多的数据源集成能力.ODI是在Oracle平台上标准的E-LT工具,事实上也是Oracle各个应用软件的数据集成工具.因此,与时俱进,增加对市场上当前流行数据源的集成是必然的,此次增加的有:1. 支持JSON2. 集成Hadoop SQOOP3. 集成HbaseODI现在支持在关系型数据库与HDFS, Hive, HBase之间相互导数.通过增强ODI的知识模块来来加强数

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

1 典型互联网搜索问题:BigTable发明的原因 搜索使用场景 1) 爬虫持续不断地抓取新页面,这些页面每页一行地存储到HBase里. 2 )MapReduce计算作业运行在整张表上,生成索引,为网络搜索应用做准备. 3) 用户发起网络搜索请求. 4) 网络搜索应用查询建立好的索引,或者直接从HBase直接得到单个文档. 5) 搜索结果提交给用户. 2 捕获增量数据 OpenTSDB(Open Time Series Database)用来收集服务器的各种监控参数.按照时间收集参数一般称之为时

1 概述 HBase是一个分布式的.面向列的数据库,它和一般关系型数据库的最大区别是:HBase很适合于存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式. 既然HBase是采用KeyValue的列存储,那Rowkey就是KeyValue的Key了,表示唯一一行.Rowkey也是一段二进制码流,最大长度为64KB,内容可以由使用的用户自定义.数据加载时,一般也是根据Rowkey的二进制序由小到大进行的. HBase是根据Rowkey来进行检索的,系统通过找到某个Rowkey (或者某个 R

有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神. HBase仿效了Google的

原始网址:http://hi.baidu.com/i1see1you/item/783a701f39a87549e75e06ea 1.Mongodb bson文档型数据库,整个数据都存在磁盘中,hbase是列式数据库,集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中. 2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样,hbase的主键就是row key,可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes)

共同点:1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储 区别:2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop .4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive