本文是我个人在连接服务器的HBASE过程的一些问题总结. 一.用户和主机名的设置 1.1 报错:Insufficient permissions(user=Administartor) 原因:本地hostname为Administrator,而HBASE表的用户没有这个用户,所以报错. 措施:设置电脑的环境变量,步骤如下: 1)右击我的电脑->属性->高级系统: 2)新增变量名HADOOP_USER_NAME,值为mr(HBASE表的用户名) 如图: 1.2 hosts文件设置 提示:WARN

private(私有的) 默认的(什么都不写) protected(受保护的) public(公共的 ) 同一个类中 yes   yes yes   yes 同一个包中不同类之间 no yes yes yes 不同包中有继承关系的类 no no yes yes 不同包中没有继承关系的类 no no no yes java访问权限表:(yes:可以访问:no:不可访问) java中的访问权限修饰符: private:私有的被修饰的成员只能在本类中使用: 默认的(就是什么都不写):默认的,被修饰的成

转自:http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=23916356&id=3321832 最近因为生产环境hbase中某张表的数据要导出到测试环境(数据不多,大概200W条左右),如果用程序掉接口导入的话太慢,所以考虑直接用 hbase的功能来导入导出.因为此次是实验,所以我在正式环境建了一张小表,只有两条数据,目的是将它导入到一张新表中(空表,但是表结构一样) hbase(main):004:0> scan 'xy

两篇讲的不错文章 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/hbase_shell.html http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701?utm_source=tuicool&utm_medium=referral hbase操做 hbase web操作 hbase shell 基本操作 1建表 具体命令 2建表后查看表describe 3清空表truncate lmj_test 4删除表 5修改表结构先

1.建表高级属性 建表过程中常用的shell命令 1.1 BLOOMFILTER 默认是 NONE 是否使用布隆过虑及使用何种方式,布隆过滤可以每列族单独启用 使用HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE|ROW|ROWCOL)对列族单独启用布隆 - Default = ROW 对行进行布隆过滤 - 对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆 - 对 ROWCOL,行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆 使用方法: crea

问题:kettle转换添加hbase-output无法获取hbase表 win本机安装kettle,本机虚拟机三台,root用户安装有jdk.zookeeper.hadoop.hbase kettle能添加并连接上hadoop,访问文件夹 但是添加hbase output时候,会报java.io.IOException: java.io.IOException: java.lang.RuntimeException: java.net.UnknownHostException: E  看到这个报

hbase列式存储给我们画了一个很美好的大饼,好像有了它,很多问题都可以轻易解决.但在实际的使用过程当中,你会发现没有那么简单,至少一些通用的准则要遵守,还需要根据业务的实际特点进行集群的参数调整,不是一个一蹴而就的过程. 以下主要从写入方面进行一些总结,为自己以后的使用打好基础. 1.rowkey 作为hbase的天然唯一索引,很多时候我们从查询的角度进行设计,使其更满足我们查询的需要.但查的前提是数据要已经在库里,如果是离线导入,可能还好,对于实时写入hbase表来说,如果rowkey设计的

了解面向对象思想的同学们,都知道"封装"这一基本特征,如何正确运用访问修饰符,恰恰能体现出封装的好坏. java访问修饰符有四个: 1)public:访问权限最高,其修饰的类.类变量.方法所有类都可见. 2)protected:其修饰的类.类变量.方法在同包中(包括同类)可见,不同包的子类可见. 3)default:默认修饰符,即在定义类.类变量或方法时不加任何修饰符.其仅在同包(包括同类)中可见. 4)private:最低访问权限,其修饰的类.类变量和方法仅在本类中可见. ps:pr

  HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术,是一种用于分布式存储大数据的列式数据库,关于HBase更加详细的介绍和技术细节,朋友们可以在网络上进行搜寻,笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题,有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下.不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理,其他的就不多说了. 首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标:总记录数.在关系数据库中很容易统计出记录总数,但在HBase中,这却是一个大难题,至少在目前,朋友们根本不要奢望能够通过类

目录: hdfs 命令操作本地 hbase Azure HDInsight HBase表数据导入本地 hbase hdfs命令操作本地hbase: 参见  HDP2.4安装(五):集群及组件安装 , 创建本地 hbase集群后,使用hadoop hdfs 命令在访问 hbase 存储数据时,数据在hdfs文件中的路径依赖于 hbase-site.xml 配置中hbase.rootdir参数,默认如下图: hdp2.4默认的目录地址为: hdfs://mycluster/apps/hbase/da

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这 个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照 region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 预分区的一个例子: public static boolean createTable(HBaseA

创建的数据库存储如下数据 表结构 java代码 public class HbaseTest { /** * 配置ss */ static Configuration config = null; private Connection connection = null; private Table table = null; @Before public void init() throws Exception { config = HBaseConfiguration.create();//

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

压缩格式:默认压缩格式是NONE.可选值有GZ.LZO.SNAPPY. 版本数:HBase默认定义为3个版本. 以秒为单位的存活时间TTL:使用对象是行中的列簇,一旦达到过期时间,HBase会删除这些行. 快大小:HBase默认的块大小是64KB,不同于HDFS默认64MB的块大小.原因是HBase需要支持随机访问.一旦找到了行键所在的块,接下来就会定位对应的单元格.使用64KB大小的块扫描速度显然优于64MB大小的块. 内存模式:默认值是false.如果设置为true,HBase会尝试将整个列

建表高级属性 下面几个 shell 命令在 hbase 操作中可以起到很大的作用,且主要体现在建表的过程中,看 下面几个 create 属性 1. BLOOMFILTER 默认是 NONE 是否使用布隆过虑及使用何种方式,布隆过滤可以每列族单独启用 使用 HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE | ROW | ROWCOL) 对列族单独启用布隆 Default = ROW 对行进行布隆过滤 对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆 对 ROW

一 命名空间 1 命名空间的结构 1) Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定, 则在 default 默认的命名空间中. 2) RegionServer group:一个命名空间包含了默认的 RegionServer Group. 3) Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表 ACL(Access Control List).例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作. 4) Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的 re

功能描述: 在mysql数据库中,有两张表: data_element_config , test_table 我们需要获取表:test_table表的描述信息,然后把描述信息插入到表:data_element_config中记录结果 项目结构: 运行效果: 控制台输出效果: 数据库表:data_element_config情况 ================================================ 代码部分: =============================

HBase表数据分页处理 HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术,是一种用于分布式存储大数据的列式数据库,关于HBase更加详细的介绍和技术细节,朋友们可以在网络上进行搜寻,笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题,有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下.不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理,其他的就不多说了. 首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标:总记录数.在关系数据库中很容易统计出记录总数,但在HBase中,这却是一个大难题,至少在目前,朋友们

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的