Hbase+ Phoenix搭建教程 一.Hbase简介 HBase是基于列存储.构建在HDFS上的分布式存储系统,其主要功能是存储海量结构化数据. HBase构建在HDFS之上,因此HBase也是通过增加廉价的PC机提高系统运行和存储的能力. HBase中存储的表有如下特点: 1.大表:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索:

* 转载请注明出处 - yosql473 - 格物致知,经世致用 mysql -> HBase + Phoenix 1.总体方案有哪些? 1)通过Sqoop直接从服务器(JDBC方式)抽取数据到HBase中 因为数据量非常大,因此优先考虑用Sqoop和MR抽取. 使用Sqoop抽取数据有一个问题,就是Phoenix插入的数据和HBase插入的数据是不同的: 例如,使用Phoenix插入这么一条数据: upsert into tb_collector_log_143 values ( '2018-

HBase phoenix的下载 下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/phoenix/ 选择对应的hbase版本进行下载,测试使用的是hbase-1.2.6版本

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

常见的HBase新手问题: 什么样的数据适合用HBase来存储? 既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉? 存放于HBase中的数据记录,为何不直接存放于HDFS之上? 能否直接使用HBase来存储文件数据? Region(HBase中的数据分片)迁移后,数据是否也会被迁移? 为何基于Spark/Hive分析HBase数据时性能较差? 开篇 用惯了Oracle/MySQL的同学们,心目中的数据表,应该是长成这样的: 这种表结构规整,每一行都有固定的列构成,因此

环境:CentOS 6.6 64位    hbase 1.1.15  phoenix-4.7.0-HBase-1.1 一.前置环境: 已经安装配置好Hadoop 2.6和jdk 1.7 二.安装hbase 1.下载.解压 # wget http://archive.apache.org/dist/hbase/1.1.5/hbase-1.1.5-bin.tar.gz# tar -zxvf hbase--bin.tar.gz -C /usr/local/ # cd /usr/local/ # mv

1.概述 在<Hadoop-Drill深度剖析>一文当中,给大家介绍了Drill的相关内容,就实时查询来说,Drill基本能够满足要求,同时还可以做一个简单业务上的聚合,如果在使用Hive做一些简单的业务统计(不涉及多维度,比如CUBE,ROLLUP之类的函数),只是用一些基本的聚合函数或是JOIN ON之类的,Drill基本满足要求,而且响应速度可比OLTP.今天给大家剖析的是另外一种工具,由于目前Drill官方不支持对表的插入,更新操作.所以,在操作HBase的时候,若遇到这些需求,Dri

先简单讲讲只用HBase来实现分页的思路: HBase利用scan来扫描表,通过startKey,stopKey来确定扫描范围,在需要进行分页时可以结合HBase提供的PagefFilter过滤扫描的行数使scan返回N条数据达到分页的目的(N为每页的记数),此时有以下两种方案达可以达到分页目的:   1. 在得到scan结果后把上一页的最后一条数据作为scan下一页时的startKey,但是此时下一页的数据在传到客户端时就要排除第一条数据了(因为第一条的数据是上一页的)   2.在每次scan

在这篇blog中,我们将介绍Hbase的单机模式安装与伪分布式的安装方式,以及通过浏览器查看Hbase的用户界面.搭建hbase伪分布式环境的前提是我们已经搭建好了hadoop完全分布式环境,搭建hadoop环境请参考:[Hadoop基础教程]4.Hadoop之完全分布式环境搭建 开发环境 硬件环境:Centos 6.5 服务器4台(一台为Master节点,三台为Slave节点) 软件环境:Java 1.7.0_45.Eclipse Juno Service Release 2.hadoop-1

1. 环境: centos 6.5 jdk 1.8.0                                                 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.htm apache-phoenix-4.8.1-Hbase-1.1bin.tar.gz  http://mirrors.hust.edu.cn/apache/phoenix/apache-phoenix-4.8.1-HBa

前置条件 各软件版本:hadoop-2.7.7.hbase-2.1.5 .jdk1.8.0_211.zookeeper-3.4.10.apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz 至少 3 台 Centos 服务器,主机名分别为:hadoop0001.hadoop0002.hadoop0003 这里所有的软件将安装在 hadoop 用户的 /home/hadoop/app 目录下 在每台服务器设置 hosts [hadoop@hadoop0001 ~]$ v

在使用phoenix做hbase的相关測试的时候.会出现 char may not be null 的错误. 这是因为建表和导入的数据不匹配导致的.主要是char的定义,假如一个字段定义为char类型,可是插入的数据是"",那么就会出现这种错误.较为简单的方式是把建表语句中的char类型改为varchar类型就可以.

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

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HBase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. 我们知道了hbase是什么,那么我们什么时候使用.当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的时候,如果我们使用的传统数据库,肯定留有多余的

# 背景 最近看到公司一个项目用到hbase, 之前也一直想看下hbase.个人理解Hbase作为一个nosql数据库,逻辑模型感觉跟关系型数据库有点类似.一个table,有row即行,列.不过列是一个列族,可以放多个字段,类似下面这种格式 table users 行 | 列族 | value | 列族 | value rows1  | info:name    | zhangsan | .... | ... rows1  | info:address  |  wudaokou | .... |

1     基本介绍 1.1 前言 HBase – Hadoop Database.是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样.HBase在Hadoop之上提供了相似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目. HBase不同于一般的关系数据库,它是一

HBase通常安装在Hadoop HDFS上,但也能够安装在其它实现了Hadoop文件接口的分布式文件系统上.如KFS. glusterfs是一个集群文件系统可扩展到几peta-bytes. 它集合了各种存储在infiniband rdma或互连成一个大型并行网络文件系统.存储能够由不论什么商品等硬件x86_64server和sata-ii和infiniband HBA. GlusterFS比Hadoop HDFS能够提供更高的性能,HBase也因此能够获得更高的性能.将HBase安装在Glus

[摘要] 本文主要介绍HBase与HDFS的关系,一些关键进程角色,以及在部署上的建议 HBase与HDFS 我们都知道HBase的数据是存储于HDFS里面的,相信大家也都有这么的认知: HBase是一个分布式数据库,HDFS是一个分布式文件系统 理解了这一点,我们先来粗略回答本文已开始提出的其中两个问题: HBase中的数据为何不直接存放于HDFS之上? HBase中存储的海量数据记录,通常在几百Bytes到KB级别,如果将这些数据直接存储于HDFS之上,会导致大量的小文件产生,为HDFS的元

[摘要] 这篇文章继HBase数据模型之后,介绍HBase的适用场景,以及与一些关键场景有关的周边技术生态,最后给出了本文的示例数据 华为云上的NoSQL数据库服务CloudTable,基于Apache HBase,提供全托管式集群服务,集成了时序数据库OpenTSDB与时空数据库GeoMesa,在TB/PB级别的海量数据背景下,可提供ms级查询以及千万级TPS,点我了解详情. 适用场景 在介绍完了HBase的数据模型以后,我们可以回答本文一开始的前两个问题: 什么样的数据适合用HBase来存储

[摘要] 上一篇文章讲了HBase项目与应用概况信息,这篇文章讲述HBase的数据模型以及一些基础概念,数据模型可以说决定了HBase适合于什么应用场景. 华为云上的NoSQL数据库服务CloudTable,基于Apache HBase,提供全托管式集群服务,集成了时序数据库OpenTSDB与时空数据库GeoMesa,在TB/PB级别的海量数据背景下,可提供ms级查询以及千万级TPS,点我了解详情. 约定 1. 本文范围内针对一些关键特性/流程,使用了加粗以及加下划线的方式做了强调,如"Proc