bin/sqlline.py数据库安装服务器ip或主机名:zookeeper的服务端口号
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
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
ⅲ、重新创建表，在表创建时会自动挂载该协处理器（表在挂载协处理器的时候，回去HBase的根目录下的lib文件夹下面找到jar包）
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
Hbase是企业比较常用的大数据组件，对于开发来讲，单纯的开发几乎不可能，往往都会搭建集群，甚至负责集群的维护，特别是公司规模较小。我们VIP中很多成员，都是一个成员扛起了整个公司的大数据部门，被称之为“扛把子”。
当HBASE导入了几十亿的数据记录时，某一天重启一下HBASE，发现启动过于缓慢，一直在提示PleaseHoldException:Master is initializing, 打开日志实时查看了下，其提示的信息一直是region transition 状态的各种变化。然而最惨的是，运行到最近，直接由于zookeeper超时，导致无法启动。 网上关于master is initalizing的问题解决都没有相应的问题。于是针对这个问题，只能仔细去摸一下Region的内核。 特别是从http://hbase
一、 准备环境 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hbase-- hbase-1.2.0-bin.tar.gz Zookeeper-- zookeeper-3.4.5.tar.gz 本系列教程所有jar包，请关注微信公众号 ：Spark高级玩法，输入software获取。 Centos 6.5是本文采用的操作系统 二， 安装Zookeeper Zookeeper的单机版安装很简单。主要是配置数据
Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性
本文作者为百度PaddlePaddle组技术布道师Charlotte77，内容全是实战经验的精炼总结，强烈推荐大家收藏
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。 4.1 需求 有以下订单数据，我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来，我们将使用HBase shell来进行以下操作： 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中，所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中，首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB（交互式的Ruby），但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell： hbase shell 4.2.2 创建表
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：
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
①列举你使用的常用指令？ ②怎么查看服务是否开启？后面的参数都是什么意思？ ③怎么查看服务器内存使用情况？ ④日志查看指令？ ⑤跨机房怎么传输文件？
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）， 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
2006年末发起，根据Google的Chang等人发表的论文“Bigtable：A Distributed Storage System for Strctured Data“来设计的。
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理，也可以直接将数据抽取到Hive数仓中，一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中，然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析，如果涉及到的分析业务非常复杂，可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析，这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等，供后续查询使用。一般在数仓构建中，如果指标存入Hive中，我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据，如果有大量结果数据后期不需要聚合查询，也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化，包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统，在技术社区中发挥着重要作用。
在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维度的Map结构更容易理解。
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
HBaseCon Asia2019 活动于 2019 年 7 月 20 日于北京金隅喜来登酒店举办，应主办方邀请，Nebula Graph 技术总监-陈恒在活动中发表演讲 “Nebula: A Graph DB based on HBase” 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货，全文阅读需要 30 分钟。[image.png]
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
Master是所有Region Server的管理者，其实现为HRegionServer,主要作用有:
最近公司一个系统发生线上故障，系统架构为C/S的，客户端是APP；系统的功能有：联系人、短信、通话记录等，每个业务都有备份、恢复的功能，即用户可以在APP内备份自己的联系人、短信、通话记录至服务端，然后可以后续某个时间段恢复数据。
先说明下，本文要讨论的多线程读写是指一个线程写，一个或多个线程读，不包括多线程同时写的情况。
Succinctly 会计教程 一、会计简明指南 二、收入和费用 三、收入确认 四、组织账目 五、会计原则 六、会计制度报告 七、固定资产 八、应收账款 九、应付账款 十、库存 十一、工资单 十二、总结 十三、附录 Succinctly 安卓编程教程 一、设置 二、你好，安卓 三、活动生命周期 四、用户界面布局 五、用户界面小部件 六、片段 七、应用数据 Succinctly Arduino 教程 一、介绍和入门 二、使用发光二极管构建电路 三、使用按钮 四、使用蜂鸣器 五、测量环境条件 六、探测对象
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求，改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
相信长时间运维HBase集群的童鞋肯定都会对RIT（Region-In-Transition，很多参考资料误解为Region-In-Transaction，需要注意）有一种咬牙切齿的痛恨感，一旦Region处于长时间的RIT就会有些不知所措，至少以前的我就是这样过来的。正所谓“恐惧来源于未知”，不知所措意味着我们对RIT知之甚少，然而“凡事都有因果，万事皆有源头”，处于RIT状态的Region只是肉眼看到的一个结果，为什么会处于RIT状态才是问题探索的根本，也是解决问题的关键。本文就基于hbase 0.98.9版本对RIT的工作机制以及实现原理进行普及性的介绍，同时在此基础上通过真实案例讲解如何正确合理地处理处于RIT状态的Region。一方面希望大家能够更好的了解RIT机制，另一方面希望通过本文的学习之后可以不再’惧怕’RIT，正确认识处于RIT状态的Region。
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。----来源于百度百科
首先，在数据结构中，图是一种由顶点（vertex）集合及顶点间关系集合组成的一种非线性数据结构。
Facebook 在今年六月 SIGMOD 2011 上发表了一篇名为“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook”的会议论文 (pdf)，介绍了 Facebook 为了打造一个实时的 HBase 系统使用到的独门秘技。由于该论文提到的应用场景与小弟负责的系统要解决的问题域有相似之处，因而抽时间仔细阅读了这篇论文。下面便是结合论文的内容，谈一谈我的一些看法和感想，如有谬误，敬请指正。 这篇 10 页的长文主要的内容是 Facebook 在 Hadoop 系统上的
Nginx负载均衡 1， Nginx负载均衡简介 跨多个应用程序实例的负载平衡是优化资源利用率，最大化吞吐量，减少延迟以及确保容错配置的常用技术。 可以使用nginx作为非常高效的HTTP负载均衡器，将流量分配给多个应用程序服务器，并通过nginx提高Web应用程序的性能，可伸缩性和可靠性。 2， Nginx负载均衡机制 nginx支持以下负载均衡机制（或方法）： 循环 - 对应用程序服务器的请求以循环方式分发， 最少连接 - 下一个请求被分配给活动连接数最少的服务器， ip-hash - 哈希函数用于
HBCK2 是 hbck 的继承者，hbase-1.x (A.K.A hbck1) 附带的修复工具。 使用 HBCK2 代替 hbck1 对 hbase-2.x 集群进行修复。 hbck1 不应针对 hbase-2.x 安装运行。 它可能会造成伤害。 虽然 hbck1 仍然捆绑在 hbase-2.x 中——为了尽量减少意外——但它已被弃用，将在 hbase-3.x 中删除。 它的写入功能 (-fix) 已被删除。 它可以报告 hbase-2.x 集群的状态，但它的评估将不准确，因为它不了解 hbase-2.x 的内部工作原理。
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内，小米和神策都已经采用了kudu。 我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据，现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的，设置足够的内存以后，插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。 查询速度还算中规中矩，用spark SQL或者impala在上面都有不错的查询速度，至少比hbase快多了，当然前提是要合理设置range分区，让每次的查询进行提前剪枝。 当然在使用过程中遇到了几个小坑，
1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
Zookeeper： Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
机器学习该怎么入门？ 本人大学本科，对机器学习很感兴趣，想从事这方面的研究。在网上看到机器学习有一些经典书如Bishop的PRML， Tom Mitchell的machine learning，还有p
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
之前在写了写壳基础篇，现在就来完成写壳高级篇。没有基础篇的知识，那理解高级篇就比较困难。有了写壳基础后，才能在其基础上逐步实现高级功能，加壳的目的主要是防止别人破0解，而想要别人很难破0解，我认为要在花指令、混淆和指令虚拟化上大量的时间及脑力才能做到，这个比较费脑力费时间。我在此就说说一些能快速入门的反调试技术，下面说的难度将逐渐提升。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》，《运营数据库系列之高可用性》，《运营数据库系列之数据完整性》，《运营数据库系列之NoSQL和相关功能》，《运营数据库系列之应用支持》。
最近在开发一个使用Redis协议包装HBase的Proxy服务器，一路写的很顺，客户端使用redis-py提供的execute_command方法也轻松搞定。但是在编写Java客户端的时候却遇到了难题，我们常用的Jedis不提供自定义指令，连反射这条路子都给堵死了，感觉陷入了僵局。难道需要自己改造Jedis的源代码么，代价有点大。
因为spark的群起命令会和hdfs的命令冲突，所以spark执行命令时使用绝对路径。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL，PingCAP的TiDB，阿里的OceanBase，华为云DWS，都是HTAP的业内常用数仓，可以一站式解决需求。
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
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