一.前述 Mapreduce可以自定义Inputforma对象和OutPutformat对象，所以原理上Mapreduce可以和任意输入源结合。 二.步骤 将结果写会到hbase中去。 ...import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil...import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; /** * 分析hdfs 文本 统计单词数量 * 结果输出到 hbase...; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer
// 2.获得会话 Admin admin = null; Connection con = null; try { // 操作...; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil...; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer...; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class CreateHbaseIndex { //map阶段，根据hbase中的数据取出行健和姓名
HBase版本：1.2.6 1....0005 column=info:name, timestamp=1516139523725, value=Sarah 需求： 编写MapReduce...; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil...; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; public class HBaseAndMapReduce { private static final
读取hdfs中文件并做处理，取出卡号，通过卡号连接hbase查询出对应客户号，写入redis,因为不用输出，所以不调用context.write方法，整个操作在一个map中便可完成 protected...HTable connect //setup方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。...= context.getJobName(); //文件索引值 cartNoIndex = conf.get(jobName + "source.key","7"); //创建hbase...连接，hbase-site.xml配置文件需要在jar包中 Configuration config = HBaseConfiguration.create(); connect = new...values.length){ cardNo = values[i]; }else{ logger.error("cardNo cannot find"); } //从hbase
1.MapReduce从hbase读取数据 //读取hbase表数据 public class HbaseAndMapReduce { public static void main(String...); // 完成的作业是： 有共同爱好的人 System.exit(run()); /* * TableMapper //对输出hbase...数据来格式分割的处理类 TableReducer //对输入hbase数据来统计处理的处理类 * TableOutputFormat //来自hbase的格式 TableInputFormat...//输入hbase的格式 */ } public static int run() throws Exception { Configuration...数据来格式分割的处理类 * TableReducer //对输入hbase数据来统计处理的处理类 * TableOutputFormat //来自hbase的格式
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式...，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile...//conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase"); 8 conf.set("hbase.metrics.showTableName"...KeyValue kv7 = null; 41 KeyValue kv8 = null; 42 43 //这个是耗时操作...hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -p -f hdfs://hadoop.Master:8020/user/SEA/hfiles/logs/51aa97b2a25446f89d5c870af92c9fc1
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper...import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer...import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...0:1); } } 二、求两个人的共同好友 分为两步：分别用两个mapReduce执行 第一步：求出某个人在哪些人的好友里边。
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...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 获取行或单元（cell）的值 incr 增加指定表，行或列的值 list 列出hbase中存在的所有表 put 向指向的表单元添加值 tools 列出hbase所支持的工具 scan...通过对表的扫描来获取对用的值 status 返回hbase集群的状态信息 shutdown 关闭hbase集群（与exit不同） truncate 重新创建指定表 version 返回hbase版本信息...操作 创建表 不指定版本信息 create ‘表名’,‘列族’,’…’,’… 指定版本信息为3 create ‘表名’,{NAME=>‘列族’,VERSIONS=>3},{…}… 查看表结构
Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 org.apache.hbase hbase-client 0.98.17-hadoop2 org.apache.hbase hbase-server</artifactId...版本一致 Hbase版本可以通过连接Hbase client使用version命令查看 定义静态配置变量 public static Configuration conf; static{ conf...= HBaseConfiguration.create(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop1:2181"); } 由于配置变量都是一样的，
Hbase shell启动命令窗口，然后再Hbase shell中对应的api命令如下。 ? 二.说明 Hbase shell中删除键是空格+Ctrl键。...HTableInterface table = null; try { table = hTablePool.getTable(tableName) ;//针对哪张表操作...Put put = new Put(rowKey.getBytes());//增添数据通过Put对象操作，添加一条rowkey put.add(family.getBytes...(conf);//通过admin对象操作DDL语言 htable = new HTable(conf, TN);//通过Htable对象操作表DML语言 } @...--> 取并集 相当于or 操作 FilterList list = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE);
官方HBase-MapReduce 1．查看HBase的MapReduce任务的执行 [bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/hbase mapredcp 上图标记处为所需jar...执行环境变量的导入（临时生效，在命令行执行下述操作） $ export HBASE_HOME=/opt/module/hbase $ export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop...; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...自定义HBase-MapReduce2 目标：实现将HDFS中的数据写入到HBase表中。 1....; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
//1.创建一个配置文件对象 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); //conf.set("hbase.zookeeper.quorum...","192.168.3.130"); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop01"); BasicConfigurator.configure...","192.168.3.130"); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop01"); BasicConfigurator.configure(); //2...","192.168.3.130"); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop01"); BasicConfigurator.configure(); //2...HTableDescriptor(person); tableDescriptor.addFamily(info); tableDescriptor.addFamily(edu); //4.创建表的操作
我们不能查询本身，但是我们可以对表进行scan操作，如果你执行scan table命令，它会返回表中所有行，这很有可能不是你想要做的。
# HBase数据操作 put delete 数据查询 get scan 数据统计 # put 语法 put '表名','行键','列族:列限定符','单元格值',时间戳 描述 必须指定表名、行键...只能插入单个数据 描述:如果指定的单元格已经存在，则put操作为更新数据； 单元格会保存指定VERSIONS=>n的多个版本数据 # delete 语法 delete '表名','行键','列族...', 描述：必须指定表名、行键和列族，列限定符和时间戳是可选参数； delete最小删除粒度为单元格，且不能跨列族删除 注意 delete操作并不会马上删除数据，只是将对应的数据打上删除标记...而在 HBase 里，计算逻辑行需要扫描全表的内容，重复的行键是不纳入计数的，且标记为删除的数据也不纳入计数。...执行 count 命令其实是一个开销较大的进程，特别是应用在大数据场景时，可能需要持续很长时间，因此，用户一般会结合 Hadoop 的 MapReduce 架构来进行分布式的扫描计数。
从HBASE读取清洗过的数据，写入到mysql的表中 NewInstallUserRunner.java 计算新增用户入口类 NewInstallUserRunner的所有属性方法 main方法： public...fs.defaultFS", "hdfs://master:8020"); conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "master"); conf.set("hbase.zookeeper.quorum...Make sure the passed job is carrying * all necessary HBase configuration....* @param addDependencyJars upload HBase jars and jars for any of the * configured job
首先要在jvm上开启hbase服务 并且在jvm上的9090端口开启thrift服务：hbase thrift start-port:9090 ?...happybase库：pip3 install happybase 建立py文件： import happybase hostname = 'xx.xx.xx.xx' table_name = 'hbase_test...row_key = 'California' conn = happybase.Connection(hostname) host_name写你的虚拟机的ip地址，用connection方法去连接你的虚拟机的Hbase...查看自己的Hbase数据库证实成功 ?
一、简介 在上一篇文章 HBase 基础入门 中，我们已经介绍了 HBase 的一些基本概念，以及如何安装使用的方法。...那么，作为一名 Javaer，自然是希望用 Java 的方式来与 HBase 进行对话了。所幸的是，HBase 本身就是用 Java 编写的，天生自带了 Java 原生API。...我们可以通过 hbase-client 来实现 HBase 数据库的操作。所以，这次主要介绍该组件的基本用法。...在使用 hbase-client 之前，有几个要点需要注意： 客户端需要能访问 Zoopkeeper，再获得 HMaster、RegionServer 实例进行操作 客户端需运行在HBase/Hadoop.../book.html#quickstart Java HBase客户端API https://www.baeldung.com/hbase
sc.newAPIHadoopRDD(hbaseConfiguration, classOf[TableInputFormat], classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) 返回的数据是一个ImmutableBytesWritable,和一个result组成的二元组...DLCNN_juge_mal")) scan.addColumn(Bytes.toBytes("0"), Bytes.toBytes("DLCNN_juge_type")) //spark读取hbase...","slave5,slave6,slave7"); conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181"); conf.addResource(".../home/hadoop/data/lib/hbase-site.xml"); val table = new HTable(conf,"data"); table.setAutoFlush(false
面向列： 面向列的存储和权限控制，并支持独立检索，可以动态增加列，即，可单独对列进行各方面的操作 列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数量 3....flush到磁盘中（当子节点达到一定阈值以后，会放到磁盘中，且存入的过程会进行实时merge成一个主节点，然后磁盘中的树定期会做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。）...当 StoreFile 文件数量增长到一定阈值之后，会触发Compact合并操作，将多个 StoreFiles 合并成一个 StoreFile。...当一个 HStore 里面 StoreFile 的数量增长到一定阈值之后，会触发Compact合并操作，将多个 StoreFiles 合并成一个 StoreFile。...当 StoreFile 的大小增长到一定阈值之后，会触发 Split 操作，同时把当前 Region Split 成 2 个 Region，父 Region 会下线，新 Split 出的 2 个子 Region
也具备副本策略 HMaster HBase也是主从结构 HBase的主节点叫做HMaster HMaster中管理这HBase的元数据 HMaster不存在单点故障，是因为可以在任意一个节点上利用 sh...可以管理个HRegion HRegionServer和datanode部署在同一个节点 HRegionServer的构造 a.WAL(write ahead log) HBase在进行写操作的时候会将写操作先记录到...WAL上，记录成功之后才 会写入memStore中 WAL是维系在磁盘中的 b.blockcache(读缓存) 在进行读操作的时候会先读取blockcache，blockcache的默认大小是...执行读写操作。...（不同版本的读写操作不同，此为0.96之后的版本）
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