某客户大数据测试场景为：Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G，Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成，列的值与这些列相关联。存储行时，按行键按字母顺序排列。因此，行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据，即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域，您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样，所有Apache域都在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。
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!!!
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'
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
HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用；
下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令，我列出了几个常用的HBase Shell命令，如下： 名称 命令表达式 创建表 create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' 添加记录 put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' 查看记录 get '表名称', '行名称' 查看表中的记录总数 count '表名称' 删除记录 delete '表名' ,'行
缘起 Pinpoint接入业务监控后数据量大涨，平均每天Hbase数据增量20G左右，数据量太大，需要对数据进行定期清理，否则监控可用性降低，由于之前环境是由docker-compose部署，查到hbase可以修改表的ttl来清理数据，目前进入pinpoint-hbase容器操作，如果能在hbase表格生成时就修改ttl效果会更佳，该方法需要熟悉docker-compose里面pinpoint-web及pinpoint-hbase部署方法，后期跟进
Hbase是基于HDFS的NOsql数据库，它很多地方跟数据库差不多，也有很多不同的地方。这里就不一一列举了,不过Hbase有个版本控制的特性，这个特性在很多场景下都会发挥很大的作用。本篇就介绍下基于Shell和Java API的Hbase多版本的读写。 为了更好的理解多版本，我们可以把普通的数据存储理解成二维空间，提供了rowkey，列族，列几个存储的维度。那么版本则相当于二维空间升华到了三维空间，多了时间维度的概念。如果按照默认的操作，当前的时间戳就是版本号，每个数据都可以保留多个版本的数据。你可
** 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
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
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。
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等
–HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
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。
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。
HBase 提供了一个非常方便的命令行交互工具 HBase Shell。通过 HBase Shell 可以创建表，也可以增删查数据，同时集群的管理、状态查看等也可以通过 HBase shell 实现。
HBase是Hadoop Database的简称，是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，为横向发展类型数据库，提供快速随机访问海量结构化数据，它是Hadoop生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分，利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。
提示：如果直接drop表，会报错：ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
进入hbase shell console $HBASE_HOME/bin/hbase shell 如果有kerberos认证，需要事先使用相应的keytab进行一下认证（使用kinit命令），认证成功之后再使用hbase shell进入可以使用whoami命令可查看当前用户 hbase(main)> whoami 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
上面是基本的操作，如果你的表已经很满，满到几乎快把hadoop撑爆的时候，上面的方法是慢慢删除的方法，下面是具体的解释：
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
HashTable/SyncTable是一个同步hbase表数据的工具，其通过过程分为两步，这两步都是mapreduce job。和CopyTable工具一样，他也可以用来在同一个或者不同的集群之间同步部分或者全部的表数据。只不过，相比CopyTable来说，本工具在同步不同集群之间的表数据时表现更好。它不是复制某个区间范围的表数据，而是首先在源集群执行HashTable基于源数据表生成哈希序列，然后在目标集群执行SyncTable基于源数据表、源数据表生成的哈希序列、目标表、目标表生成的哈希序列，对两个表生成的哈希序列进行对比，从而找出缺失的数据。那么在同步的时候就只需要同步缺失的数据就可以了，这可以极大减少带宽和数据传输。
这个困扰了很长时间，之前使用cdh版本的，各种报错各种出问题，最终换成了不是cdh版本的。
delete操作并不会马上删除数据，只是将对应的数据打上删除标记，只有在数据产生合并时，数据才会被删除。
https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/80328665
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
1）hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk)，可以添加到最后：
个推作为专业的数据智能服务商，在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求，为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
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。
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：
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。
本文的HBase安装是在Hadoop已经安装好的基础上实现的，所以之前要导出JAVA_HOME、HADOOP_HOME( 单机模式不需要，伪分布式模式和分布式模式需要)等环境变量以及配置好SSH互信等。 0 公共配置 导出HBase的环境变量
注意: 在 HBase Shell 中如果按退格键无法删除 , 则需要按 Ctrl + backspace 键
如果指定了 family或者 qualifier则删除的是部分字段，否则是删除整行
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.2.6/
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
向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan
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：
3 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
操作 HBase 所用的 jar 包，使用 Maven 导入，引入依赖 hbase-it，pom.xml 文件依赖部分如下：
主要是常用的hbase shell命令，包括表的创建与删除，表数据的增删查【hbase没有修改】；以及hbase的导出与导入。
1.微博内容的浏览，数据库表设计 2.用户社交体现：关注用户，取关用户 3.拉取关注的人的微博内容
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
HBase是一种Hadoop数据库，经常被描述为一种稀疏的，分布式的，持久化的，多维有序映射，它基于行键、列键和时间戳建立索引，是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台。HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型，不用SQL语言，也不强调数据之间的关系。HBase被设计成在一个服务器集群上运行，可以相应地横向扩展。
无论是 NoSQL，还是大数据领域，HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。本文将对 HBase 做一些基础性的介绍，旨在入门。
测试环境，hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。但是hbase在master启动的过程中，只要hdfs上有/hbase目录
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