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。
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
安装 HBase 之前默认我们已经完成了 Hadoop、ZooKeeper 安装，如果还没有安装可以参考如下博文：
HDFS是一种开源的分布式文件系统，基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群，提供极低的存储成本，极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障，通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的，通过这个类，用户可以完成向HBase存储和检索数据，以及删除无效数据之类的操作。
1.The node /hbase is not in ZooKeeper. It should have been written by the master. Check the value configured in 'zookeeper.znode.parent'.
1， kylin是什么？为什么需要？ Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc.
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库，支持高达每秒百万级的写入能力，支持毫秒级精度的数据存储，不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力，得益于其底层依赖的HBase，HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构，提供了优越的写入能力，底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
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
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。目前运维集群超过30+，而且接入的业务类型繁多，对于性能要求也不完全一样，这是今年面临的问题。从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。 1 控制隔离——rsgroup 在94版本中，经常困扰我们的一个问题就是集群上的某些机器会因为某些用户的不恰当操作，例如热点问题，大量的scan操作等导致机器上的其他表正常
导语：本文细致而全面地讲解使用flume输出数据到HBase的三种不同 Flume-Hbase-Sink 之间的差异性，以及技术细节。并且透彻而全面地总结了不同版本flume和HBase之间的兼容性问题。 为了更加详细说明三种不同hbasesink的差异性，本文在附录附上详细的源码解读。
（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 ：
java 远程连接 HBase 客户端，大体分为两种方式。一种是长连接，一种是短连接。
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
在这篇文章中，我们看一下 HBase Java 客户端 API 如何使用。HBase 用 Java 编写，并提供 Java API 与之通信。客户端 API 提供了DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）语义，这与我们在关系数据库中的语义非常相似。因此，我们学习一下如何使用 HBase 的 Java 客户端 API 对 HBase 表进行 CRUD 操作。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表（Table）的方式组织数据，数据存储在表中。 Row/Column 行（Row）
一，基本功能介绍 -root-表在HBase 0.9.6以后的版本被移除了。 Hbase 0.9.6以前，三个重要信息： 1，-root-表的位置存储在Zookeeper上(只会存在一个regionserver上)，内容是.meta表的存储信息 2，.meta表存储在一个regionserver上，存储的是用户的表的region信息，用户表越大，这个表的region会越多，进而会分布到不同的regionserver。 3，用户的表信息，用户表示存储在各个regionserver上。 Hbase 0.9.6以
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优，对节约成本，提升用户体验有重要意义。
在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何提取 MySQL 数据与 HBase 数据进行维表关联（流维 join），经过简单聚合分析后存入 Elasticsearch 中。 前置准
在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
本篇文章就概念、工作机制、数据备份、优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin。
（1）安装 ClickHouse Server 和 ClickHouse Client
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。
配置Hue集成HBase的过程中，添加角色实例HBase Thrift Server后，把HBase Thrift身份验证（hbase.thrift.security.qop）配置为auth-conf
Fayson在前面介绍了《0635-5.16.1-Hue集成HBase出现Api Error异常分析》和《0647-6.1.1-Hue集成HBase出现Api Error异常分析(续)》文章中说明了C5和C6中Hue与HBase集成的异常分析。本篇文章Fayson主要如何在C6.2.0的安全环境下使用Hue访问HBase。
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
Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。
下面假设我们有一个 CSV 文件，是存储用户购买记录的。它一共有三列， order_id，consumer，product。我们需要将这个文件导入到Hbase里，其中 order_id 作为Hbase 的 row key。
本文介绍了HBase的WAL（Write Ahead Log）机制，包括其线程模型、多生产者单消费者模型以及日志落盘策略。HBase通过WAL机制将随机写转化为顺序写，提高了读写性能和可靠性。同时，WAL机制也保证了HBase的容错能力，即当发生故障时，可以从最近的备份中恢复数据。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sRu202yb-1644834575572)(/img/image-20210423150750606.png)]
Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计。 Rest API 就是一个很好地体现。通过 Ambari 的 Rest API，可以在脚本中通过 curl 维护整个集群。 并且，我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作。下面是一些实例。
Apache Atlas使用各种系统并与之交互，为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系，可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态，包括其功能和当前限制，以及实现此高级别可用性所需的配置。
2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获得很好的性能提升。于是，HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors)，实现一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。
1、安装apache thrift（根据自己系统选择安装） http://thrift.apache.org/docs/install/centos 按照上面步骤一步一步来，每一步都不能少，即使安装的有，也可以使用这些命令来检查安装的是否有问题，注意每一步涉及到安装的都需要使用sudo来运行，否则提示无权限。 但是在最后一步的时候，运行sudo make时，还是遇到了如下错误：
为了能够让namespace支持使用配置属性，如：namespace下表个数（hbase.namespace.quota.maxtables）或者region个数（hbase.namespace.quota.maxregions） 需要设置hbase.quota.enabled为true或者设置 <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.Namespace
Hbase原理、基本概念、基本架构 概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统； HBa
程序的监控一直是程序员最头痛的事情之一，现网程序有问题怎么办？看进程看端口 top/free/df 三件套？网络抓包？看日志？所以为了满足这些初级需求很多公司都做了主机监控，进程端口监听等功能，例如主机磁盘满/只读告警，端口不监听告警。这些基础的监控说到底都是黑盒监控，并没有进入到程序内部的调用链里面，程序内部的运行情况完全是两眼一抹黑，导致是该模块本身有问题还是下游的依赖模块出了问题，完全不知道，只能看一行行看日志慢慢确认。换言之，我们需要的是一个分布式调用链追踪系统，能够清楚的描述程序的调用关系，每一跳的耗时，以及请求数量的统计，很明显，Pinpoint就是我们要找的工具。
第10章 HBase：Hadoop数据库 10.6 HBase API (新特性) 本节所有代码可以从https://github.com/ihadron/hbase.git下载。 10.6.1 HB
答： HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。
爱奇艺发展的大体时间线，2015 年前以离线分析为主，技术上是经典的 Hive + MySQL 方案，但缺点是报表查询比较慢，而且数据时效性差；2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别，分为两大类：Kylin 针对固定报表，在维度比较有限的情况下，通过一个预处理，TB 级别数据延时能在秒级，而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景，可以查询任意明细数据；2018 年以后从离线往实时去发力，其中 Kudu 支持实时插入和更新，Druid 支持事件流场景。
基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数
本文讲述如何安装，部署，启停HBase集群，如何通过命令行对Hbase进行基本操作。
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