# HBase的Put方法详解
HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，由Apache Hadoop项目开发。与传统的关系型数据库不同，HBase采用了列族存储，与大数据系统的兼容性使其在处理海量数据时表现出色。在HBase中，`put`方法是用于向表中插入或更新数据的重要功能。本文将详细介绍HBase的`put`方法，并配以代码示例和流程图，帮助读者更好地理解这一重要功能。
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hbase的java开发实例 文章目录hbase的java开发实例1：hbase的代码编写思路：2 开发准备2.1:初始化连接2.2:创建表2.3:put数据到hbase2.4:从hbase去get数据2.5:scan 扫描数据2.6释放资源 1：hbase的代码编写思路：1、准备连接hbase集群的配置信息
zookeeper的位置
HBaseConfiguration
2、根
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2023-10-27 02:37:21
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数据写入(Put)处理流程分析:Put通过生成一个HTable实例,并调用其put方法时，的执行流程，此部分分析分为client与regionserver两个部分，client端:Htable.put-->doPut,如果是put一个list时，会迭代调用doPutprivatevoiddoPut(Putput) throwsInterruptedIOException, RetriesEx
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2023-07-20 23:04:23
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整理了下大致流程图：Client--->Htable---->Hmastermanager/ZK(获取-root-,--meta--)------>HregionServer----->Hregion------>Hlog/Hmemstore----->HFilecustomHBase.put(table, row, fam, qual, val);
Resul
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2023-08-29 19:37:08
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CRUD操作put方法put方法被分为两类:一类用于单行,另一类操作用户多行单行putvoid put(Put put ) throws Exception;向HBase中插入数据示列public static void put(String tablename, String row, String columnFamily, String cloumn, String data) throws
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2023-09-20 06:54:46
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HBase-split代码分析相关类：SplitRequest : 具体执行split过程的类CompactSplitThread ： compact split 线程控制MemStoreFlusher : flush memstore 实现RSRpcServices : regionserver RPC实现类TableLock : 是TableLockManager中的一个接口，实现类：ZKTa
HBase四类主要操作put：增加一行，修改一行；get：获取指定行的所有信息，获取指定行和指定列族的所有column，获取指定column的几个版本等；scan：获取指定行键范围的行；delete：删除一行，指定rowkey，列族，指定column的多个版本；put存储一行数据操作1.客户端提交写请求：先将数据写入缓存，判断缓存是否满，若满则提交数据。（非每次put都进行rpc调用，而是批量缓存
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2023-07-20 23:03:09
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第三章介绍HBase客户端的API。put方法向HBase 存储数据调用的方法是：void put(Put put) throws IOException这个方法吧Put作为输入参数，Put是由下面几个构造函数创建的：Put(byte[] row)
Put(byte[] row, RowLock rowLock)
Put(byte[] row, long ts)
Put(byte[] row, l
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2023-08-18 22:40:41
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第一部分： HBase 基本读写API一、 写入数据1、 单行PutHBase Java API使用Put对象封装一行数据，包括rowkey、列族信息、列标签信息、单元格版本信息、单元格值。然后使用Put对象对Table中的数据进行写入，包括插入和更新操作。 Put对象插入和更新HBase数据适合小数据量的写操作。private static void test1() {
C
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2023-11-21 12:58:14
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# HBase的Put操作指南
HBase是一个分布式的、可伸缩的NoSQL数据库，适用于大数据存储。在HBase中，数据的插入（即“Put”操作）是一个重要的基本操作。本文将逐步教你如何在HBase中实现Put操作，详细解释每一步所需的代码，并帮助你理解整个过程。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下执行HBase Put操作的流程。下表展示了每一步的详细步骤：
| 步骤 | 描述
hbase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需要传入rowkey，并将列族，列名，列值add进去。然后HTable调用put方法，通过rpc请求提交到Regionserver端。 写入的方式可以分为以下几种:单条put批量put使用Mapreducebluckload进行批量入库之前，首先要连接到正确的连接到hbasestatic{
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2023-09-01 10:57:49
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首先，让我们从HTable.put方法开始。由于这一节有很多方法只是简单的参数传递，我就简单略过，但是，关键的方法我还是会截图讲解，所以希望大家尽可能对照源码进行流程分析。另外，在这一节，我单单介绍put操作在客户端的流程，毕竟，这个内容已经很多了。至于具体服务端的流程，我会在后面的章节中介绍到，欢迎大家到时候阅读。 由于这一节的方法还是比较复杂的，我特地画了一张思维导图，大家可以先通过思维
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2024-04-25 07:27:01
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关于hbase
一、客户端类
HTable 和 HTablePool: (1)、HTable用于一个线程创建一个HTable；最好只创建唯一一个HTable对象；因为每次创建HTable实例都需要付出代价；检查meta.表对应的表是否存在，是否可用以及其他
的一些操作；对性能的损耗不可忽视的；同时HBase所有的修改操作都是保证行级别的原子性；
(2)、若是需要多个HTab
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2023-07-20 23:03:23
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# HBase Put操作实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现HBase中的Put操作。下面是整个过程的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建HBase连接和表对象 |
| 步骤2 | 创建Put对象 |
| 步骤3 | 添加列族、列和值 |
| 步骤4 | 执行Put操作 |
| 步骤5 | 关闭连接 |
现在，让我们一步一步
原创
2023-11-30 09:50:33
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hbase批量入库的总结 最近这一段时间一直在研究hbase的批量入库，看似简单的问题其实埋着无数的坑...... 接下来就把我遇到的一些问题和解决的办法分享给大家，希望能让那些新接触到的人不至于像我一样走这么多弯路。 hbase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需
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2023-07-14 22:03:40
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导入数据问题使用HBase原生Client API。（Shell）使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase。使用Bulk Load方式：原理是使用MapReduce作业以HBase的内部数据格式输出表数据，然后直接将生成的HFile加载到正在运行的HBase中。对比：前两种方式：需要频繁的与数据所存储的RegionServer
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2024-01-05 11:45:35
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批量操作如果我们去查看HBaseAPI的源码会发现，在上次实训中我们使用的delete、get，put这些批量操作，实际上都是调用了batch()方法。查看put(List<Put> puts)函数源码：我们可以发现put(List<Put> puts)方法最终还是调用的batch(final List<? extends Row> actions, final
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2023-08-29 15:06:46
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hbase是一个分布式文件系统，底层依赖的是hdfs。delete时并不是和mysql一样立马进行物理删除，而是追加一个写入操作，操作类型为DELETE，和PUT的流程几乎完全相同。
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2023-07-12 06:58:47
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本文主要来了解下HBase的写入流程，先大致说一下写数据的流程：从Zookeeper中获取meta表的信息，然后从中找到对应的Region找到对应的RegionServer，将数据在WAL日志和MemStore上各写一份MemStore达到一定阈值之后会将数据刷写成一个StoreFile 客户端Put是如何进行的：一批Put放到一起，达到一定量级之后再发送到服务端，这样就可以提高Put的
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2023-10-14 20:58:40
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传统的关系型数据库有CRUD增删改查操作，同样对于NoSQL列式数据库也有CRUD操作。本文对HBase中常用的Scan、GET、PUT、DELETE操作的用法做个总结。Put操作Put相当于传统数据库的add操作，就是在数据库中添加一条或多条记录。 Put操作分为两类，一类是一次操作一条记录，另外一类是一次操作多条数据。HBase提供一个Put类，通过该类的对象就可以在HBase中添加数据。Pu
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2023-06-25 20:29:37
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