HBase查询一张表的数据条数的方法0、写在前面1、HBase-Shell的count命令2、Scan操作获取数据条数3、执行Mapreduce任务4、Hive与HBase整合5、协处理器Coprocessor实现6、参考资料0、写在前面Linux版本：Ubuntu Kylin 16.04Hadoop版本：Hadoop-2.7.2Zookeeper版本：HBase自带HBase版本：HBase-1
HBase是一种基于Hadoop的分布式列存储数据库，它支持大规模结构化数据的存储和随机访问。在HBase中，扫描（Scan）是一种读取表中数据的方式，它可以返回表中满足条件的一部分或全部数据。本文将介绍HBase中扫描的概念、使用方法和性能优化。1 扫描的概念扫描是一种读取表中数据的方式，它可以按照一定的条件过滤出表中符合条件的一部分或全部数据，并返回给用户。HBase中的扫描是基于rowkey
分布式存储数据恢复环境：
16台物理服务器，每台物理服务器上有数台虚拟机；
虚拟机上配置分布式，上层部署hbase数据库和hive数据库。
分布式存储故障&分析：
误删除数据库底层文件，数据库不能使用。需要恢复hbase和hive数据库。
通过现场对用户环境的检测，数据恢复工程师发现虚拟机还可以正常启动，虚拟机上的数据库块文件丢失。块文件丢失之后没有新的数据写入操作，底层的数据损坏可能性比较小。
事实证明，在时序数据场景下，无论是在存储空间、写入速度还是查询性能等各方面，TDengine 都存在数量级优势。
户在做时序数据库的选型调研时，通常要进行环境模拟测试，以观察所选数据库的性能优劣和成本损耗情况。为方便用户，TDengine 官方提供了一款名为 taosBenchmark 的测试工具，本文将会详细讲解其使用方式，供读者参考。
在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop 大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适合的时序数据库产品。
大家都知道 TDengine 3.0 是一款高性能、云原生的分布式时序数据库（Time Series Database），甚至可以支持十亿级别的表数量，因此它的元数据量是十分庞大的。那么如果使用了事务，会不会影响 TDengine 的高性能呢？
为了帮助一众金融企业寻找到合适的数据库解决方案，我们汇总了几个比较有代表性的企业客户案例，希望他们的相关实践经验应该能够给到行业从业者一些解决思路。
虽然 TDengine 已经提供了非常多的常用计算函数，但是在具体实践中，企业的开发团队往往会因为自己特殊的业务需求，需要特有的计算函数，这时候，支持自定义函数功能就特别重要了。本文将介绍 TDengine 3.0 支持的 UDF 机制。
在过去的十年中， Oracle 已经成为世界上最专业的数据库之一。对于 IT 专家来说，就是要确保利用 Oracle 的强大特性来提高他们公司的生产力。最有效的方法之一是通过 Oracle 调优。它有大量的调整参数和技术来改进你的 Oracle 数据库的性能。 Oracle 调优是一个复杂的主题。关于调优可以写整整一本书，不过，为了改善 Oracle 数据库的性能，有一些基本的概念是每个 Orac
作者:三十而立对于大数据量表的数据表的数据删除问题，总是有带来性能上的顾虑的。 那么对于这样的对一个大数据量表的大数据量的记录进行删除，我们有什么样的好方法呢。 对于这里的删除主要是io和cpu的考验了，而且delete语句也是不能去通过减少log来做的，所以这里没有其他更好的办法了。 这里采用的方法，基本上是 1. 建新表，插入需要的数据， 删
PLSQL开发规范及命名规范2 PLSQL开发规范2.1 PLSQL命名规则存储过程分两种，如果是Procedue类型，以
根据 2022 年最新 DB-engines排名，主流时序数据库依然是 InfluxDB、Prometheus 等。但从排行上升趋势不难看出，近一年新的时序数据库崭露头角，这也说明企业技术选型的方向也越来越多。
本文主要演示OceanBase集群常用SQL用法。如建租户(实例)、建库建表、分析执行计划、扩容缩容、内部视图分析等等。非常适合初学者入门OceanBase。
通话应用主要提供通话相关用户交互界面，根据电话服务子系统提供的通话数据和状态显示语音去电界面、语音来电界面、语音通
一、方案背景现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：需要对HBase表进行全表扫描，对HBase库有一定压力，同步数据同步速度慢。业务方对HBase表字段变更之后，需要重建hive映射表，给权限维护带来一定的困难。业务方对HBa
为了解决Roach的性能问题，提出了CN增量备份手段，从而达到进一步优化RPO目的。
我的一位客户最近经历了DDoS 攻击。嗯，有点。他们认为自己受到了攻击并即将调用 DDoS 缓解服务，但他们却等待，因为他们不能 100% 确定这是一次攻击；可能是停电。听起来有点熟？如果是这样，你并不是孤独的。市场上有许多DDoS 缓解解决方案，其中大多数提供了令人眼花缭乱的选择。从内部部署到云端，从在线到路径外，从专业点解决方案到一体化集成解决方案，自管理到完全托管，从单线程到带旁路的冗
分布式存储环境：
Dell PowerEdge机架式服务器；
数据库类型：Hbase、Hive；
16台物理服务器。
故障：
16台服务器节点，在每台物理服务器上平均有3台虚拟机，在虚拟机上配置分布式，上层部署的hbase数据库和hive数据库。数据库底层文件被误删除，导致数据库不可用。管理员联系北亚数据恢复中心恢复hbase和hive数据库的数据。
瀚高数据库目录环境症状问题原因解决方案症状应用中使用存储过程报错。报错信息：A query was run and no Result Maps were found for the Mapped Statement。错误截图：系统框架：springmvc+mybati
目录文档用途详细信息文档用途在本教程中，您将学习如何使用 HGDB ANY 运算符将标量值与子查询返回的一组值进行比较。详细信息HGDB ANY 运算符简介ANY 运算符用于将一个标量（scalar）值和子查询返回的值的集合进行比较。下面是它的语法：expresion operator ANY(subquery)在这个语法中：子查
行存：mysql中定义列也会占用存储空间面向列：列并非事先定义hbase存储的是KV对非结构化数据：比如爬取的数据，列不确定结构化数据：要有什么字段就所有行都有半结构化数据：json数据即是mysql要存储非结构化数据的话，事先将所有的列都定义好...
pom org.apache.hbase hbase-client 2.0.5Apache HBase APIs 官网示例Configurattion conf = null;Connection conn = null;Admin admin =null;TableName tableName = TableName.valueOf("phone");
1、首先我们删除 hbase:meta 中的region元信息，该表已经不再在了，元信息也是没有用的垃圾数据。上图框中的内容就是存在 meta表中的rowkey，我们直接去删除就可以2、删除meta表数据## 删除meta表数据hbase(main):001:0> deleteall 'hbase:meta',
本文通过实战跑分来展示HBase2.x的写入性能首先，简单介绍一下我们的测试环境：集群由5个节点组成，每个节点有12块800GB的SSD盘、24核CPU、128GB内存；集群采用HBase和HDFS混布方式，也就是同一个节点既部署RegionServer进程，又部署DataNode进程，这样其实可以保证更好的写入性能，毕竟至少写一副本在本地。
本文记录一下Geomesa-Hbase单机部署，步骤如下：1.在VMware下创建虚拟机2.安装Linux系统(我选的是centos6.8)https://www.cnblogs.com/help-silence/p/12515686.html3.网络配置https://www.cnblogs.com/help-silence/p/12516589.html4.
入门一、简介快速入门将使您在 HBase 的单节点独立实例上启动并运行。2. 快速入门 - 独立 HBase本节介绍单节点独立 HBase 的设置。一个独立的实例包含所有 HBase 守护进程——Master、RegionServers 和 ZooKeeper——在一个持久化到本地文件系统的 JVM 中运行。这是我们最基本的部署配置文件。
文章目录行存储与列存储行存储的特点列存储的特点常见的数据格式TextFileSequenceFileRCfileORCfile格式数据访问Parquet测试准备测试数据存储空间大小测试SQL 执行效率总结Hive 压缩Hive中间数据压缩最终输出结果压缩常见的压缩格式Native LibrariesHive中的可用压缩编解码器演示总结
行存储与列存储当
当数据量达到TB或PB级的时候，传统关系型数据型已力不从心。在大数据热潮中，推出了NoSQL数据库，这种天生就为分布式存储而设计的技术，尤其以Apache HBase为代表，占领海量数据存储技术的大半壁江山。本教视从实战角度出来，向学员们手把手掌握HBase使用精髓，让学员达到如下目标：1. 了解分布式存储的原理及架构。 2. 掌握如何使用HBase实现海量数据存储与检索。 3. 掌握HBase在