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    Hadoop原理与技术——Hbase实操

    1:start-all.sh 开启hadoop相关进程 2: start-hbase.sh 启动hbase 3: jps 查看启动的进程情况 3: hbase shell 进入hbase...storefile: 因为hbase基于hdfs进行数据存储。为了提升效率,会有一个memstore、block cache对数据进行缓存,使用wal日志文件来防止内存数据丢失。...”); 根据行键查询数据 6:getCellData(“rg34”,“Hbase”,“f1”,“c2”); 根据行键、列族、列名查询数据 7:deleteRow(“rg34”,“Hbase”); 删除Hbase...2 数据需要长久保存 3 HBase不适用有join,多级索引,表关系复杂的数据模型 HBase包含3个重要组件: ZooKeeper、HMaster、RegionServer。...ZooKeeper为整个HBase集群提供协助的服务(信息传输),HMaster主要用于监控和操作集群中的所有RegionServer,HRegionServer主要用于服务和管理分区(regions)

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    Hadoop原理与技术——Hbase的基本操作

    一、实验目的 上机实操,熟悉指令操作Hbase和java代码操作Hbase 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8...三、实验内容 1:指令操作Hbase (1):start-all.sh,启动所有进程 (2):start-hbase.sh,启动hbase (3):hbase shell,进入hbase (4):list...的数据 (10):describe ‘tempTable’,查看tempTable表详情 (11):通过网址localhost:16010/master-status,查看表情况 2:java代码操作Hbase...”);根据rowkey查询rg34表的数据 3:调用函数getCellData(“rg34”,“Hbase”,“f1”,“c1”);当查找条件是列族为f1,列为c1时查询的结果 (5):调用deleteRow...(“rg34”,“Hbase”)删除rg34表中行名为Hbase的数据 (6):调用DeleteColumnFamily(“rg34”,“f1”);删除rg34表中列族f1 (7):调用dropTable

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    Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论

    这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义...”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。...我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是与“钱”相关的应用,如“订购关系...Hadoop Vs....Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析,但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景,而Spark则适用于数据量不是很大的情景。

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    Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论

    这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义...我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等,这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用,特别是与“钱”相关的应用,如“订购关系...Hadoop Vs....Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析,但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景,而Spark则适用于数据量不是很大的情景。...[1] Hadoop虽然强大,但不是万能的。

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