因为列族在创建表的时候是确定的，列名以列族作为前缀，按需可动态加入，如: cf:name, cf:age
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括：Solr，Elasticsearch，hbase等，在此选用了Hbase来实践。step 1 hbase建表后直接写入 : 直接hbase建表，然后读取记录文件逐条写入Hbase。由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度，在写入了1700条记录后，hbase出现了宕机，提交后无响应。查看hb
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 ---- HBase集群在实际的使用的过程会遇到，不重要的业务使用集群资源过多，从而导致一些比较重要的业务无法正常运行，针对这种多工作负载问题社区提出了相应的应对措施，主要有如下几种： 1.Quotas：资源限制主要是针对User、NameSpace及Table
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
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
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：
按照官方文档在Hive中建表关联HBase，然后在Hue中用Impala查询，查询结果中字段的顺序与在Hive中的建表顺序不一致，Hue中使用Impala查询出来的字段顺序是按照字母排序的。
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。
sqoop，即SQL To Hadop，目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
HBase 是一个NoSQL数据库，用于处理海量数据，可以支持10亿行百万列的大表，下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路，先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info，有字段：id、name、tel，表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 insert into user_info val
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
Hive会经常和Hbase结合使用，把Hbase作为Hive的存储路径，所以Hive整合Hbase尤其重要。
HBase Shell：HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用；
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
翻译过来大致就是hbase中有11个字段,而hive中只有10个字段，很明显需要同步数据的两个表的字段数不一致!
之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过，HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成：
Hbase将大量数据列式存储，并且适合存储非关系型数据库，存储的数据类型都是二进制类型，这和传统的关系型数据库就有很大的区别，Hbase是基于zookeeper去进行管理的，与hive不同，hive是基于mapreduce，但他们最终都存储在hdfs上，Hbase一般对数据进行实时处理，而hive一般用于离线处理 Hbase的数据库叫NameSpace，对应着关系型数据库里面的database； Hbase的数据库底下也有自己的表，如果有的列的值全为空，此时不占内存空间； Hbase里的每一行代表一个数据对象，并且每一行都有行键（索引） Hbase里还含有列族（column family）（列族里面保存的就是key-value的键值对），与列修饰符（column qualifier）（列修饰符就是前面的key-value里的key），前两者共同组成了Hbase里的列，列内还有时间戳的概念
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HBase本身是一个没有单点故障的分布式系统，上层（HBase层）和底层（HDFS层）都通过一定的技术手段保障了服务的可用性，HMaster一般都是高可用部署，如果集群中RegionServer宕机，region的迁移代价并不大，一般在毫秒级就能完成，所以对应用造成的影响也很有限；底层存储依赖于HDFS，数据本身默认也有3副本，数据存储上做到了多副本冗余，而在当前方案中将HBase当做单机使用。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
实时及未来，最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务，以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
HBase自身也提供了ExportSnapshot的方法可以从HDFS文件层基于某个快照快速的导出HBase的数据，并不会对RegionServer造成影响，但该源生的方法不支持增量。
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
默认情况下，AutoFlush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到HBase server，大数据量put的时候会造成大量的网络IO，耗费性能
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
//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");
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。
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
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
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
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。
(1) 安装JDK、Hadoop，这里采用的JDK1.8，Hadoop2.7.4，CentOS7.6
{row, column, version}元组就是一个HBase中的一个 cell。
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：
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前，首先回顾一下HBase的特点：分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[]，主要用来处理结构化和半结构化数据，底层数据存储基于hdfs。
http://192.168.7.101:50070/explorer.html#/
Hbase是谷歌开源的big table；一个表中包很多的行和列。HBase的底层是保存在HDFS之上的。
安全组没开放端口是原罪！！！导致好多BUG费时费力。Hbase悄悄咪咪的用了好多端口，比如被我抓到的42239，直接搜索报错药不对症。
Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。
1）hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk)，可以添加到最后：
我的HBase版本是0.98 首先说明一下，如果用eclipse操作hbase时，如果报Unknown host错误，找不到主机，是因为你没有配IP地址的映射 方法是 找到你的系统盘里面的C:\Windows\System32\drivers\etc下的hosts文件，打开，增加一个映射 加一个映射 192.168.52.140 master 话不多说，直接看代码，注释很详细 import java.io.IOException; import java.util.Arrays; imp
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
Phoenix 最早是 saleforce 的一个开源项目，后来成为 Apache 的顶级项目。 Phoenix 构建在 HBase 之上的开源 SQL 层. 能够让我们使用标准的 JDBC API 去建表, 插入数据和查询 HBase 中的数据, 从而可以避免使用 HBase 的客户端 API. 在我们的应用和 HBase 之间添加了 Phoenix, 并不会降低性能, 而且我们也少写了很多代码.
内存和磁盘同时读取，但是将两个数据进行对比，返回时间戳大的数据，所以说HBase读取比写入要慢得多
Phoenix是什么 简单来说，Phoenix 是一个可以让我们通过SQL的方式操作HBase数据库的框架。 HBase是一个NoSQL数据库，shell客户端只支持一些简单的操作，而且看起来容易晕。
HBase是一种非关系型的，分布式的，海量存储数据库。可用于大数据分析，如日志分析。来看看官网解释：
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
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：
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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