Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>0.98.17-hadoop2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.
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。
wide table: 包含多个列的table; tall table: 包含多行的table;
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBASE最重要的一个基础知识，rowkey的涉及，非常赞！大力推荐！ 社区系列文章： 新数仓系列：HBase关键能力和特性梳理 HBase 和 Cassandra的浅谈 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） HBase由于其存储和读写高性能，在实时查询中越来越发挥重要的作用，但是由于其属于NOSQL数据库类型，对于关系型数据并不适用。HBase查询只能通过其rowkey来查询（我们可以认为是HBa
Hbase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库，也就是说HBase能够利用HDFS的分布式处理模式，并从Hadoop的MapReduce程序模型中获益。这意味着在一组商业硬件上存储许多具有数十亿行和上百万列的大表。除去Hadoop的优势，HBase本身就是十分强大的数据库，它能够融合key/value存储模式带来实时查询的能力，以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。总的来说，Hbase能够让你在大量的数据中查询记录，也可以从中获得综合分析报告。
物流人资数据预处理平台，负责接收一线几十万员工不同条线的工作量，每日数据量约2000w，系统负责加工转换并提供数据查询的同时，还需保证查询性能，以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践，讲解HBase集群如何协同工作，并概述读取数据以及存储数据的原理，以及使用HBase注意事项。
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
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
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题。
利用Python调用HBASE的 需要安装thrift hbase-thrift
1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer所管理meta表中主要记录了 hbase中各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region
最近朋友公司在做一些数据的迁移，主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中，但是遇到了一个很奇怪的问题：同样的数据到了HBase中，所占空间竟增长了好几倍！详谈中，笔者建议朋友至少从几点原因入手分析：
可以看到「使用count查询表的数据条数」这个操作可能需要消耗过长时间（运行'$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hbase.jar rowcount' 来运行计数 mapReduce 作业）。
之前我们介绍了HBASE的存储机制，HBASE存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质，HBASE的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹，文件夹名是以HBASE表的名字来命名（如果没有使用命名空间，那么默认是在default目录下）。在表文件夹下存放着若干个region命名的文件夹，而region文件夹中的每个列族也是用文件夹进行存储的，每个列族中存储的就是实际的数据，以HFile的形式存在。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 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 ---- 对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。 但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
Spark支持多种数据源，但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api，但spark和HBase整合的场景又比较多，故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作HBase的API。
命令格式：create '表名称', '列族名称 1','列族名称 2','列名称 N'
Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
在复杂的网络环境中，技术人员会面临各种问题或故障需研究并解决，比如可能有系统或应用参数配置不当，也可能恶意软件感染等，都可能对正常应用造成影响。对数据包进行协议分析，能够详细的了解网络上正在或过去到底发生什么，是遇到疑难杂症时候最常用和最有效的方法。当需要对于历史网络事件进行追溯时，就要有可以在网络上捕获、存储原始数据包，后期能快速检索到所需历史数据包的工具。 我们研究了一种可以满足数据包捕获、存储以及快速查找的方法。它是利用HBASE来存储捕获到的原始数据包，并且它能够根据时间戳、IP、端口等信息快速的获
需求要从一个HBase把数据同步到另外一个HBase库中，这个需求要怎么用DataX来实现了，首先阅读下官方文档
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢？今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。
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。
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
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HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
kylin是一个MOLAP系统，通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果，需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库、HDFS上数据、文本文件、excel 等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算，利用hadoop的mapreduce框架实现。
如今大型的IT系统中，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类， 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令； 第二类是
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题，有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据，甚至还有更多的检索方式，具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现，是由于不仅需要使用在线事务处理（OLTP）工具快速地摄入数据，而且需要使用在线分析处理（OLAP）工具更高效地消耗和分析数据。
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的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据，只有以下三种方式：
需要注意的是，写完输出（sink）操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时，其实只是定义了作业的每个执行操作，然后添加到数据流图中；这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的，只有等到数据到来，才会触发真正的计算，这也被称为“延迟执行”或“懒执行”。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后（默认10G），触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心，大家可以去Apache官网，下拉到最下边的页面，查看Apache有哪些开源项目。
Impala是由Cloudera公司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上的PB级大数据，在性能上比Hive高出3~30倍。
大家都知道 HBase 由于它存储和读写的高性能，在 OLAP 即时分析中发挥着非常重要的作用，而 RowKey 作为 HBase 的核心知识点，其设计势必会影响到数据在 HBase 中的分布，甚至会影响我们查询的效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。
为了避免第三方非法访问我们的重要数据，我们可以给HBase配置加密算法，目前HBase只支持使用aes加密算法，用于保护静态的HFile和WAL数据。
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
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从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
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