Hbase 安装 这里我使用docker安装，就直接给出命令了 首次启动 输入下列命令 docker run -d -h myhbase -p 2181:2181 -p 8080:8080 -p 8085:8085 -p 9090:9090 -p 9095:9095 -p 16000:16000 -p 16010:16010 -p 16201:16201 -p 16301:16301 --name hbase harisekhon/hbase 这里设置的hbase的主机名为myhbase d 后续启动，输
截至到目前 (2019.04)，HBase 有两个主要的版本，分别是 1.x 和 2.x ，两个版本的 Java API 有所不同，1.x 中某些方法在 2.x 中被标识为 @deprecated 过时。所以下面关于 API 的样例，我会分别给出 1.x 和 2.x 两个版本。完整的代码见本仓库：
第一个参数:initScans(job) private List<Scan> initScans(Job job) { // 时间戳+.... Configuration conf = job.getConfiguration(); // 获取运行时间: yyyy-MM-dd String date = conf.get(GlobalConstants.RUNNING_DATE_PARAMES); long startDate
前面两篇文章说了怎样使用单个Filter来过滤数据，但是很多情况下我们需要做一下组合过滤，比如有逻辑与和逻辑或的查询，此时我们可以使用FilterList来实现了。 FilterList也是实现了Filter接口，因此我们可以通过多个过滤器组合来实现某些效果。 看下面的例子，我们创建了两个filter，第一个是过滤 username=user_0，第二个是过滤 password=password_0，然后我们将这两个filter组合到一个FilterList对象中，并且制定组合操作符为MUST_PASS_A
不同于RDBMS天然支持分页查询，HBase要进行分页必须由自己实现。据我了解的，目前有两种方案， 一是《HBase权威指南》中提到的用PageFilter加循环动态设置startRow实现，详细见这里。但这种方法效率比较低，且有冗余查询。因此京东研发了一种用额外的一张表来保存行序号的方案。该种方案效率较高，但实现麻烦些，需要维护一张额外的表。
本篇博客,小菌为大家带来关于使用HBase的JavaAPI的一些常用练习。
1：HBase官网网址：http://hbase.apache.org/ 2：HBase表结构：建表时，不需要指定表中的字段，只需要指定若干个列族，插入数据时，列族中可以存储任意多个列（即KEY-VA
Hbase shell启动命令窗口，然后再Hbase shell中对应的api命令如下。
因为缴费明细的数据记录非常庞大，该公司的信息部门决定使用HBase来存储这些数据。并且，他们希望能够通过Java程序来访问这些数据。
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：
package cn.hljmobile.tagcloud.service.data.repository; import java.util.ArrayList; import java.util
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看
1. 添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId>
本篇博客,小菌为大家带来HBase的进阶使用,关于基础入门操作大家可以去阅览小菌之前的博客《HBase的JavaAPI使用–基础篇》。
同样, 对于hbase来讲, 也需要有类似这样功能, 这个时候, hbase推出 名称空间, 可以通过在hbase中构建多个名称空间, 将表放置在不同的名称空间下, 进行分别管理操作
HBase版本：1.2.6 1. HBase过滤器简介 (1) 过滤器简介 过滤器 解释 ColumnPrefixFilter 列前缀过滤器 TimestampsFilter 时间戳过滤器 PageFilter 分页过滤器 MultipleColumnPrefixFilter 复合列前缀过滤器 FamilyFilter 列簇过滤器 ColumnPaginationFilter SingleColumnValueFilter 单列值过滤器 RowFilter 行健过滤器 QualifierFilter 列过滤
通过表结构可以发现，只要维度id确定了，那么 new_install_users 也就确定了。
需求来自于，模糊查找当天的所有记录，并查找对应列的记录数 public static void main(String[] args) throws Exception{ //创建HBase连接 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); //设定需要查询的表 HTable table = new HTable(conf,"EVENT_LOG_LBS_HIS"); Scan scan = new Scan();
熟练掌握通过使用java代码实现HBase数据库当中的数据增删改查的操作，特别是各种查询，熟练运用
与SingleColumnValueFilter相反，会排除掉指定的列，其他的列全部返回
新建项目后在 pom.xml 中添加依赖： 注意：会报错 javax.el 包不存在，是一个测试用的依赖，不影响使用
通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如：通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如：当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。我们以此为背景，寻找一个切入点，学习其中的方法论。
各种filter 今天的主题是Filter，hbase客户端查询的时候，自定义查询filter。 直接上例子吧，不多说别的了，第一个例子是RowFilter的。 Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-0")); Filter filter1 = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,
Java API操作 1、导jar包 导入开发包。 将hbase安装包中lib下所有jar包导入java项目。 2、API java类 HBase数据模型 HBaseAdmin 数据库（DataBase) HBaseConfiguration HTable 表（Table) HTableDescriptor 列族（Column Family) Put 列修饰符（Column Qualifier） Get Scanner 1．HBaseAdmin 提供了一个接口来管理HBase数据库的表信息
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口，一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存： 1）面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现，不过这个缓存默认是关闭的，要用得打开。在表的层
HBase原生自带了对RowKey的很多种查询策略。通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键，列明，时间戳定位）。 其API中提供的Filter大致如下： CompareFilter 是高层的抽象类，下面我们将看到他的实现类和实现类代表的各种过滤条件 RowFilter,FamliyFilter,QualifierFilter,ValueFilter 行，列组，列，值等的过滤
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701
本文讲述了 HDFS Router-based Federation 的架构和特性。
HBase 是 BigTable 的开源 Java 版本。是建立在 HDFS 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 NoSql 的数据库系统。
责任链设计模式在日常工作中很常见，也很重要，很多开源框架都采用了责任链设计模式，比如；servlet中的Filter、Dubbo中的Filter、Mybatis中的Plugin、spring MVC的HandlerExecutionChain等等，都是采用了责任链设计模式。
目前市面上的滤镜有很多，但整体归类也就几样，都是在fragment shader中进行处理。目前滤镜最常用的就是 lut滤镜以及调整RGB曲线的滤镜了。其他的类型变更大同小异。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
在写mvc项目时，经常会用到filter，可以给一个请求做前置或者后置处理。如下：
项目中要实现类似与vant的DropdownMenu:下拉菜单。看了vans 的效果 其实也没什么难度，于是动手鲁了一个这样的组件。 项目的技术栈为react全家桶+material UI + ant Design mobile。
3、原因 需要设置过滤器 WallFilter 的配置： WallConfig 的参数 multiStatementAllow 为true，默认情况下false不允许批量操作
之前查阅源码啊，性能测试啊调优啊。。基本告一段落，项目也接近尾声，那么整理下spark所有配置参数与优化策略，方便以后开发与配置：
我们上一节说了传统网页的开发的弊端，那么我从现在开始就来解决这写弊端，来创建我们的第一个vue3.x应用
使用es6的filter方法和toLowerCase（）方法实现了不区分大小写的自动补全；
远程桌面由于以下原因之一无法连接到远程计算机：确保打开远程计算机，连接到网络并启用远程访问"。
最近利用 MHA 做好 Mysql 读写分离后，时不时有用户反馈后台发布文章时，报程序“通用异常"，经问题排查，里面涉及应用JDBC连接池参数及Mysql参数调整问题。
最近老是有用户申请开通某网站的访问权限，我接手之前浏览权限的设置方法是修改 tomcat 下的 server.xml 配置文件，通过定义 allow="IP.."的访问规则来控制浏览权限。这种方法有个很不好的地方，每加一次权限，你就得重启一次 tomcat，用户老是挤牙膏一样，一次一两个 IP 的发邮件来申请开通，不但很烦人，而且对正在使用的用户体验也非常的糟糕！于是我决定要改善这个糟糕的局面。 在 Linux 下，我们都是通过配置防火墙 iptables 来控制 80 端口的访问的，结果到了 windo
博主上次分析完cas客户端源码后，发现了其实就是一个过滤器模式，对请求以及session一直做校验，每个过滤器都有各自的工作，互不影响耦合性低，所以就模仿其源码，做了一次过滤器模式的学习，图示如下
比较实用针对基础服务运行状态检测，自动端口发现加入监控与告警，稍作修改 脚本 python port_discover.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # 使用python2 commands模块 import re import commands import json DROP_LIST = ['22','25','111'] # 排除端口 def filterList(): DROP_str = "|".join(DROP_LI
在java中，大家肯定使用过lambda表达式吧，这是适用于函数式接口的一种便捷写法。
本文总结了Android客户端与服务器进行交互时，采用RESTful API +Json的交互方式，针对不同的数据形式以及不同的解析方法，如有不足之处，欢迎指正。
这篇文章主要介绍了java8快速实现List转map 、分组、过滤等操作，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
利用java8新特性，可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理。定义1个Apple对象：
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