目录1.1. 协处理器—Coprocessor1.2. Observer1.3. Endpoint Endpoint1.4. 协处理加载方式1.4.1. 静态加载1.4.2. 静态卸载1.4.3. 动态加载1.4.4. 协处理器卸载2. 二级索引（ObserverCoprocessor案例） HBase高级编程在使用 HBase 时，如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列，此时能否在查询
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2023-10-04 15:12:53
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Hbase 协处理器 Coprocessor 简介HBase 是一款基于 Hadoop 的 key-value 数据库，它提供了对 HDFS 上数据的高效随机读写服务，完美地填补了 Hadoop MapReduce 仅适于批处理的缺陷，正在被越来越多的用户使用。作为 HBase 的一项重要特性，Coprocessor 在 HBase 0.92 版本中被加入，并广受欢迎。本文假设读者对 HBase
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2023-07-12 13:14:09
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在旧版本的（<0.92）HBase中无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。例如统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获
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2024-08-15 11:46:34
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一、协处理器是什么协处理器是HBase提供的允许我们在regionserver上运行我们自己编写的代码的框架。 二、协处理器的介绍Hbase主要为我们提供了两类协处理器：observer和endpoint。observer:observer类协处理器类似于数据库中的触发器（官网上是这么说的）。然而，我个人觉得更像是一种拦截器，为什么这么说呢？我们可以来看一下这类协处理器提供的方法：Reg
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2023-12-26 10:56:16
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hbase rpc采用protobuf作为数据交换格式，自定义协处理器需要先创建一个protobuf作为rpc的client端和server端的数据请求和响应载体，在windows环境下需下载protobuf工具，如:
protoc-2.5.0-win32.zip地址：
解压至文件夹protoc-2.5.0-win32，在其中可以看到protoc.exe编译工具，在同级目录下定义
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2023-09-08 21:44:55
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HBase的协处理器（Coprocessor）、HBase不可以使用二级索引吗？起源Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”难以执 行求和、计数、排序等操作比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduc
HBase协处理器受到Google BigTable协处理器的启发，并在设计上支持高效的并行计算——超越Hadoop MapReduce可以提供的性能。此外，可以将协处理器用于实现新特性，例如二级索引、复杂过滤(下推谓词)和访问控制。尽管是受BigTable的启发，但HBase协处理器在实现细节上与之存在差别。开发者们实现了一个框架，提供库和运行时环境，用于在HBase域服务器(即相同的Java
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2024-02-04 07:07:02
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（一）Hbase协处理器的前世今生
Hbase是仿照Google的BigTable设计的，而其协处理器也是仿照BigTable的协处理实现完成的，具体链接可
参考：[url]http://research.google.com/people/jeff/SOCC2010-keynote-slides.pdf[/url]
（
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2023-10-08 21:36:03
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实现 Client 端代码HBase 提供了客户端 Java 包 org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor。它提供以下三种方法来调用协处理器提供的服务：Table.coprocessorService(byte[])Table.coprocessorService(Class, byte[], byte[],Batch.Call),Table.copro
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2023-09-08 22:28:19
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一、简述在使用 HBase 时，如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列，此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽，即便网络状况允许，但是客户端的计算处理也未必能够满足要求。在这种情况下，协处理器（Coprocessors）应运而生。它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中，将处理好的数据再返回给客户端，这可以极大地降低需要传输的数据量，从而获得性能上的提升。同时协
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2023-10-12 21:48:53
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HBase的协处理器http://hbase.apache.org/book.html#cp 1、 起源 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到
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2023-07-20 23:58:16
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对于2.1.6这个版本，使用协处理器需要引入hbase-common依赖。协处理器分为两种，一种是observer协处理器，一种是endpoint协处理器。下面首先记录第一种协处理器的使用步骤。一、observer协处理器案例背景有user和people两个表，每个表都有一个person列族。现在要实现的是向user表插入“person:name”之前，先将其rowkey插入到people表的“p
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2023-08-18 23:11:33
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自定义一个Observer... 总共分五步: 1°、继承BaseMasterObserver 案例(当在HBase中创建表的时候在日志中有相关输出): 2°、打成jar 包，放到hbase 的lib 目录下 3°、修改hbase 的配置文件hbase-site.xml 文件 (hbase-site
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2016-06-14 10:30:00
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一、协处理器简介1、 起源 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。虽然 HBase 在数据存储层中集成 了 MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多
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2024-02-18 12:31:38
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1、协处理器简介使用客户端API,配合筛选机制,例如,使用过滤器或限制列族的范围,都可以控制被返回到客户端的数据量。如果可以更进一步优化会更好,例如,数据的处理流程直接放到服务器端执行,然后仅返回一个小的处理结果集。这类似于一个小型的MapReduce框架,该框架将工作分发到整个集群。 协处理器允许用户在 region服务器上运行自己的代码,更准确地说是允许用户执行region级的操作,并且可以使
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2023-07-18 11:55:16
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HBase作为列族数据库最长被人诟病的特性包括：
• 无法轻易建立“二级索引”
• 难以执行求和、计数、排序等操作
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2023-07-12 09:20:19
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HBase 和 MapReduce 有很高的集成，我们可以使用 MR 对存储在 HBase 中的数据进行分布式计算。但是在很多情况下，例如简单的加法计算或者聚合操作（求和、计数等），如果能够将这些计算推送到 RegionServer，这将减少服务器和客户的的数据通信开销，从而提高 HBase 的计算性能，这就是本文要介绍的协处理器（Coproc
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2023-07-12 11:05:24
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Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job 才能得到。
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2023-07-12 09:12:21
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在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获得很好的性能提升。于是，HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors)，实现一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
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2023-07-12 09:13:26
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目录简单了解官方帮助文档协处理器出现的原因协处理器的分类ObserverEndpointPhoenix协处理器的使用加载方式静态加载动态加载协处理器的卸载协处理器Observer应用实战需求步骤一、HBase当中创建第一张表proc1和第二张表proc2二、开发HBase的协处理器三、将java打成Jar包，上传到HDFS四、将jar包挂载到proc1表五、用JavaAPI想proc1表中添加数据
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2023-07-11 21:53:30
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