由于Kylin的本身架构（广播特性）和业务特点通常不适用于单套Kylin集群的节点过多，通常大家采用拆分Kylin集群但是共用底层的Hbase集群和计算集群的方式进行部署。本文主要根据目前咱们的实践经验对于此种场景集群配置进行分享，希望对大家有所帮助。
HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell，它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 应用软件。用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell，即可进入 HBase 命令行环境，以命令行的方式与 HBase 进行交互。使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。
Export、Import底层原理是MR，不适合太大量的数据迁移 此为跨集群的数据导入，若非跨集群，修改hdfs地址即可 导入导出: 目标表的特有数据不会覆盖掉，会保持特有数据的所有特征导出表数据 导出表数据 outputdir最好不存在 Export会自动创建 命令：hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> <endtime>]]] 例子：
比较运算符 CompareFilter.CompareOp 比较运算符用于定义比较关系，可以有以下几类值供选择：
数据迁移或备份是任何一个公司都有可能到遇到的一件事，有关hbase数据迁移，官网也给出了几种方案，这里比较推荐使用hadoop distcp这种方式迁移。比较适合大数据量或者跨版本集群之间的数据迁移服
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。 基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数
Coprocessors 之前我们的filter都是在客户端定义，然后传到服务端去执行的，这个Coprocessors是在服务端定义，在客户端调用，然后在服务端执行，他有点儿想我们熟悉的存储过程，传一些参数进去，然后进行我们事先定义好的操作，我们常常用它来做一些比如二次索引啊，统计函数什么的，它也和自定义filter一样，需要事先定好，然后在hbase-env.sh中的HBASE_CLASSPATH中指明，就像我的上一篇中的写的那样。 Coprocessors分两种，observer和endpoint
在 HBase 中，row key 可以是任意字符串，最大长度 64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为 byte[]字节数组，一般设计成定长的。
文章装上1.5.0-SNAPSHOT版本，你就在Console中体验MLSQL的插件了。
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问，可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包，并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件，设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
摘 要 hbase集群搭建与调优。 前言 本文持续更新中，主要因为我也是在工作中逐渐探索中，所以在工作中遇到的配置调优，都将第一时间更新到本文中，用作以后标准配置。 版本介绍 本文基于当前最稳定兼容版本如下： hadoop-2.7.3 hbase-1.2.5 zookeeper-3.4.10 配置文件介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于conf/目录中。该目录需要与集群中的每个节点保持同步。 backup-masters 纯文本文件，用于描述备
在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢？今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。
hbase的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。
当误删数据发生时候，不管三七二十一，第一要务是进入hbase shell，执行如下命令：
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
①本文对hbase连接方式进行了深入剖析，也是开发中经常遇到的问题，踩过不少坑，跟大家分享一下此文。
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
接着上一篇介绍协处理器的文章http://qindongliang.iteye.com/blog/2277145，本篇我们来实战一个例子，看下如何使用协处理来给Hbase建立二级索引。 github地址：https://github.com/qindongliang/hbase-increment-index 业务需求： 现有一张Hbase的表，数据量千万级+，而且不断有新的数据插入，或者无效数据删除，每日新增大概几百万数据，现在已经有离线的hive映射hbase 提供离线查询，但是由于性能
HBase提供了两种不同的BlockCache实现，用于缓存从HDFS读出的数据。这两种分别为：
HBase优化能够让我们对调优有一定的理解，当然企业并不是所有的优化全都用，优化还要根据业务具体实施。
OpenTSDB 是基于 HBase 的可扩展、开源时间序列数据库(Time Series Database)，可以用于存储监控数据、物联网传感器、金融K线等带有时间的数据。它的特点是能够提供最高毫秒级精度的时间序列数据存储，能够长久保存原始数据并且不失精度。它拥有很强的数据写入能力，支持大并发的数据写入，并且拥有可无限水平扩展的存储容量。目前，阿里云 HBase 产品是直接支持 OpenTSDB 组件的。
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：
正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
OpenTSDB 是一种基于 HBase 编写的分布式、可扩展的时间序列数据库。官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase； 翻译过来就是，基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库，和上面的意思基本相同。 主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储，查询。 存储到OpenTSDB的数据，是以me
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
下载最新稳定版的Hive，资源库http://mirror.esocc.com/apache/hive/
1、为何要 BulkLoad 导入？传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题？ 我们先看下 HBase 的写流程： 通常 MapReduce 在写HBase时使
在大数据时代，列式存储变得越来越流行了，当然并不是说行式存储就没落了，只是针对的场景不同，行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库，比较适合数据量小，字段数目少，查询性能高的场景，列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多，数据量规模大，离线分析多的场景，这时候避免大量无用IO扫描，往往提高离线数据分析的性能，而且列式存储具有更高的压缩比，能够节省一定的磁盘IO和网络IO传输。 基础环境如下： Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apach
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
前段时间总结了一篇关于HBase由于分区过多导致集群宕机的文章，感兴趣的同学可以点击原文《HBase案例 | 20000个分区导致HBase集群宕机事故处理》阅读参考。本文重点参考HBase官网，从分区过多这个角度出发，进一步聊一聊HBase分区过多的影响以及单节点合理分区数量等。
HBase 是一个面向列，schemaless，高吞吐，高可靠可水平扩展的 NoSQL 数据库，用户可以通过 HBase client 提供的 put get 等 api 实现在数据的实时读写。在过去的几年里，HBase 有了长足的发展，它在越来越多的公司里扮演者越来越重要的角色。同样的，在有赞 HBase 承担了在线存储的职责，服务了有赞用户，商品详情，订单详情等核心业务。HBase 擅长于海量数据的实时读取，但软件世界没有银弹，原生 HBase 没有二级索引，复杂查询场景支持的不好。同时因为 split，磁盘，网络抖动，Java GC 等多方面的因素会影响其 RT 表现，所以通常我们在使用HBase的同时也会使用其他的存储中间件，比如 ES，Reids，Mysql 等等。避免 HBase 成为信息孤岛，我们需要数据导入导出的工具在这些中间件之间做数据迁移，而最常用的莫过于阿里开源的 DataX。Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用 DataX 这里就显得不那么适合，因为走原生接口为了避免影响生产集群的稳定性一定要做好限流，那么海量数据的迁移就很很慢，同时数据的持续写入会因为 flush，compaction 等机制占用较多的系统资源。为了解决批量导入的场景，Bulkload 应运而生。
之前因为仅仅是把HBase当成一个可横向扩展并且具有持久化能力的KV数据库，所以只用在了指标存储上，参看很早之前的一篇文章基于HBase做Storm 实时计算指标存储。这次将HBase用在了用户行为存储上，因为Rowkey的过滤功能也很不错，可以很方便的把按人或者内容的维度过滤出所有的行为。从某种意义上，HBase的是一个有且仅有一个多字段复合索引的存储引擎。
HBase提供了丰富的查询过滤功能。 比如说它提供了RegexStringComparator这样的函数，可以实现按照正则表达式进行过滤。它可以有效地弥补向前缀查询这样的机制，从而可以使hbase也支持了类似于like查询之类的功能。 然而在实践过程中，很多人都会遇到一个问题，对于里面的正则表达式没有过于详细的介绍，一直以为是直接从JAVA等一些标准的正则表达式演化过来。直接拿过来用就可以。 但是，这只是美好的猜测而已。 如stackoverflow上的这篇问题一样。http://stackoverflow
前言 最近在跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hb
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。 但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓
上一篇博客说了怎样搭建HBase环境，今天说说怎样使用 HBase 的客户端 API 来操作 HBase 中的数据。 创建工程 首先创建一个 Maven 工程，然后添加hbase客户端api的依赖项，如下： <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.0.0-alpha4</version> </dependency> 添加配置文件
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB)，HBase在
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
Hbase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库，也就是说HBase能够利用HDFS的分布式处理模式，并从Hadoop的MapReduce程序模型中获益。这意味着在一组商业硬件上存储许多具有数十亿行和上百万列的大表。除去Hadoop的优势，HBase本身就是十分强大的数据库，它能够融合key/value存储模式带来实时查询的能力，以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。总的来说，Hbase能够让你在大量的数据中查询记录，也可以从中获得综合分析报告。
有赞是提供商家 SAAS 服务，随着越来越多的商家使用有赞，搜索或详情的需求也日益增长，针对需求及场景，之前提到过的订单管理架构演变及 AKF 架构等在这两篇文章里已经有所体现，而这些数据的查询来自于不同的 NoSQL，怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情。
HBaseCon Asia2019 活动于 2019 年 7 月 20 日于北京金隅喜来登酒店举办，应主办方邀请，Nebula Graph 技术总监-陈恒在活动中发表演讲 “Nebula: A Graph DB based on HBase” 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货，全文阅读需要 30 分钟。[image.png]
当你打开linkedin时，你会看到数百种不同的东西。例如，您的个人资料属性，您的朋友列表，您的技能，为您推荐的群组，朋友建议，为您推荐的公司，谁查看过您的个人资料等。
scan的用法很多，参数，过滤条件可以很多，各种组合， 在此不列举过多的例子，参考 help 'scan'
本篇文章整理自知乎在线基础架构负责人白瑜庆在 PingCAP Infra Meetup 上的演讲实录。本文讲述了知乎与 TiDB 的渊源，介绍了一款基于 TiDB 生态研发的开源产品 Zetta，能够在规避 HBase 性能问题同时，减小 TiDB 部署后分布式架构下的系统延迟。
HBase 的数据存储节点叫做 HRegionServer，每个 HRegionServer 管理很多个 HRegion，Region 是HBase你们数据管理的最小单元，不同的 Region 存放在不同的 HRegionServer 机器上。
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