1. 创建表,提示已经存在 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 14:13:46,230 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SL
第10章 HBase:Hadoop数据库 10.5 HBase Shell 10.5.1 官方快速入门教程 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart P
HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用;
一 安装部署 1, 下载 http://archive.apache.org/dist/phoenix/ 本文下载的是apache-phoenix-4.12.0-HBase-1.2-bin.tar.gz 2, 安装 解压之后将phoenix-4.12.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase/lib目录下。 在hbase-site.xml中,添加如下配置 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>or
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码,并且性能比我们自己写代码更好:
#step1: create hive table 't_test' hive -e " create table test.t_user(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by '\t'; "
在HBase中,namespace命名空间指对一组表的逻辑分组,类似RDBMS中的database,方便对表在业务上划分。Apache HBase从0.98.0, 0.95.2两个版本开始支持namespace级别的授权操作,HBase全局管理员可以创建、修改和回收namespace的授权。
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
在Tools -> Hadoop Distribution 中选择 “HortonWorks HDP 2.5.x”。
在前面的学习中, 我们知道 HBase 只能通过 rowkey 进行搜索, 一般把 rowkey 称作一级索引. 在很长的一段时间里 HBase 就只支持一级索引. HBase 里面只有 rowkey 作为一级索引, 如果要对库里的非 rowkey 字段进行数据检索和查询, 往往要通过 MapReduce/Spark 等分布式计算框架进行,硬件资源消耗和时间延迟都会比较高。 为了 HBase 的数据查询更高效、适应更多的场景, 诸如使用非 rowkey 字段检索也能做到秒级响应,或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等, 因此需要在 HBase 上面构建二级索引, 以满足现实中更复杂多样的业务需求。 从 0.94 版本开始, HBase 开始支持二级索引. HBase 索引有多种放方案, 我们今天要做的是使用 Phoenix 给 HBase 添加二级索引.
在前面的文章中,Fayson介绍了《如何使用Ranger 给HDFS 授权》,基于前面的集群环境和已有的用户信息,本篇文章Fayson主要介绍如何使用Ranger 给HBase 授权。
Hbase的访问方式 1、Native Java API:最常规和高效的访问方式; 2、HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用; 3、Thrift Gateway:利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据; 4、REST Gateway:支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制; 5、MapReduce:直接使用MapReduce作业处理Hbase数据; 6、使用Pig/hive处理Hbase数据。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说hbase查看表结构_HBase语法「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
//hive与hbase整合 create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score') tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_lecture10");
接下来我们一块儿看一下HBase的几个概念,首先来看第一个概念:Row Key,如下图所示,Row Key顾名思义,就是把一行当做主键,由于HBase建立了索引,所以我们根据行号可以迅速定位的那一行,我们还可以通过Row Key的range来定位数据,也就是查询的时候一次查多行的数据,指定一个范围,同样可以根据索引快速为我们查询出我们想要的结果。当然,也可以通过全表扫描的方式来查询我们想要的数据,这种方式相对来说就慢了。
status 查看系统状态 hbase(main):010:0> status 1 active master, 0 backup masters, 4 servers, 0 dead, 6.5000 average load version 查看版本号 hbase(main):011:0> version 1.2.0-cdh5.7.2, rUnknown, Fri Jul 22 12:20:40 PDT 2016 table_help 查看提示信息 hbase(main):012:0> table_hel
HBase 使用 Java 语言开发,因而 HBase 原生提供了一个 Java 语言客户端。这篇文章介绍 HBase Admin API,包括创建、启用、禁用、删除表等。如果项目使用 Maven 进行依赖管理,只需添加如下依赖即可以使用 Java 客户端访问 HBase 集群:
1. 官方HBase-MapReduce 1.查看HBase的MapReduce任务的执行 [bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/hbase mapredcp 上图标记处为
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中,通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
HBase ACL 可以实现不同的用户、Group与Namespace、Table、ColumnFamily层级的数据权限控制
下载镜像 docker pull harisekhon/hbase 运行容器 docker run -ti harisekhon/hbase当你执行成功之后直接进入hbase shell,慢慢享用吧 使用hbase 退出容器后,下次再进入可以使用 docker exec -ti hbase1 /hbase/bin/hbase shell 创建表,第一个参数是表名,第二个参数是列簇名 create 'table1' , 'cf1' 1)查看有哪些表 hbase(main)> list 2)创建表 # 语法
注意:一次只能为一个表的一行数据的一个列,也就是一个单元格添加一个数据,所以直接用shell命令插入数据效率很低,在实际应用中,一般都是利用编程操作数据。
命名空间是表的逻辑分组,类似于关系数据库系统中的数据库。这种抽象为多租户相关功能奠定了基础:
将 bin 目录和 和 conf 目录备份一份,再修改配置文件,预防配置不成功可重置
既然是Write-Ahead-Log,为何先写内存再写WAL? 先写内存的原因:HBase提供了一个MVCC机制,来保障些数据阶段的数据可见性。先写MemStore再写WAL,是为了一些特殊场景下,内存中的数据能够更及时的返回。如果先写WAL失败的话,MemStore助攻的数据会被回滚。
** 一般操作: ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间: namespace指的是一个 表的逻辑分组 ,同一组中的表有类似的用途,相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表: hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
基于传统关系型数据库的稳定性,还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中;早期由于工具的缺乏,Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑,需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目,Sqoop应运而生。
我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式。 Bulk的方式直接生成HFiles,写入到文件系统当中,这种方式的效率很高。 一般的步骤有两步 (1)使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles (2)用completebulkload把HFiles加载到hdfs上 ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在Hive中集成HBase,将HBase表映射成Hive表,实现在beeline中查询或者修改HBase的表数据。 测试环境 1.集群是Cloudera Enterprise 7.3.1和Cloudera Runtime 7.1.6 2.系统均为RedHat 7.6 3.集群已启用 Kerberos 4.OpenLADP 2.4.44-23.el7_9 2.配置HBase与Hive集成 1.登录CM,下载HBase的配置文件,解压后打开hbase-site.xml 2
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。
HBase的名字的来源于Hadoop database,即hadoop数据库,不同于一般的关系数据库,它是非结构化数据存储的数据库,而且它是基于列的而不是基于行的模式。
转自:http://www.aboutyun.com/thread-14977-1-1.html 最近公司HBase(CDH-4.6.0)遇到了一个麻烦问题,觉得有必要记录下整个解决的过程。
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以上两个算子分别是基于Hadoop新版API和hadoop旧版API实现的,大部分代码都一样,需要注意的是新版API使用中Job类,旧版API使用JobConf类,另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下,而旧版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapred下
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表,其中内容如下:
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 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 ---- 在集群中使用HBase,默认是没有开启授权认证,任何用访问HBase集群都可以进行任何操作(如:disable table、drop table)等等。对于未启用Kerberos认证的集群,即使开启了HBase授权,用于也可以伪造身份访问集群服务。因此
https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/80328665
Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表,插入数据和查询HBase数据。
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类, 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令; 第二类是
添加数据之前先 create table create 'student','cmf1','cmf2','cmf3' 1、RDD[(String,String)]类型添加 package com.xtd.hbase import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.{CellUtil, HBaseConfiguration} import org.apache.hadoop.hbase.io
在之前的章节中我们已经一同学习的Hive和HBase相关的知识,但是Hive和HBase都存在各自的问题,Hive实时性不强单条写入数据慢,HBase查询能力差不具备复杂查询的能力,但是Hive和HBase有个隐藏的功能就是关联操作,既然可以享受到HBase的实时性还可以享受到Hive查询带来的便捷. 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.前言 **注意:**Hive2.3.0 和 Hbase 关联表 使用 select count(*) form 表名 只会返回0条不会走 MR 程序 可以
(这里的方法在运行的时候要开启Hbase集群服务) 启动HBase 由于伪分布式下的 HBase 依赖 HDFS ,因此我们需要先启动 HDFS :
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1)hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk),可以添加到最后:
java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:567) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$Se
Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成。对象层级图如下:
Hbase(二):Hbase常用操作 常用shell命令 hbase shell命令 描述 alter 修改列族(column family)模式 count 统计表中行的数量 create 创建表 describe 显示表相关的详细信息 delete 删除指定对象的值(可以为表,行,列对应的值,另外也可以指定时间戳的值) deleteall 删除指定行的所有元素值 disable 使表无效 drop 删除表 enable 使表有效 exists 测试表是否存在 exit 退出hbase shell get
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