优点：如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高
转载
2023-09-01 14:53:12
92阅读
Hbase数据存储图解与流程 一、Hbase数据存储图解 二、hbase表数据的检索流程图（读和写的流程）1、hbase在Hadoop集群中的物理架构 由图中可以看出，存储模块主要包括了ZooKeeper集群、HMaster、HRegionServer。ZooKeeper：
转载
2023-07-07 00:29:24
80阅读
HBase 的存储结构 2016-10-17 杜亦舒 HBase 中的表常常是超级大表，这么大的表，在 HBase 中是如何存储的呢？HBase 会对表按行进行切分，划分为多个区域块儿，每个块儿名为 HRegionHBase 是集群结构，会把这些块儿分散存储到多个服务器中，每个服务器名为HRegionServer服务器多了，就需要一个管理者 HMaster，负责
转载
2023-06-12 19:29:13
104阅读
Hbase的存储机制Hbase在存储时各个组件的工作HMasterHmaster在启动时会将region分配到具体的Hregionserver上，当region因为不断的写入数据变得过大到达阈值时， Hmaster会分割Region为两个新的Region并重新分配regionserver上，以尽可能保障每个regionserver的负载均衡。因为读写数据与master没有关系所以master宕机h
转载
2023-08-15 10:22:44
88阅读
初识Hbase HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GF
转载
2024-03-04 01:10:52
64阅读
Hbase简介HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务。HBASE主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库）。在创作HBA
转载
2023-07-12 21:28:53
179阅读
# Hbase适合存储海量小文件的实现方法
## 引言
HBase是一个分布式的、可扩展的、高性能的面向列存储的NoSQL数据库系统，具有高可靠性、高可用性和高扩展性的特点。对于海量小文件的存储需求，HBase提供了一种可行的解决方案。本文将介绍如何使用HBase存储海量小文件，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表是使用HBase存储海量小文件的流程概述。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-12 09:15:19
314阅读
1. 前言最近在研究大数据相关知识，Hive和Hbase是之前本科的时候调研过的两个数据仓库。现在特把这两个数据仓库拿来总结以下，这两个数据仓库各自由各自的特点，可以应用与不同的应用场景。对于大数据开发工程师，有必要了解这两个数据仓库的区别以及各自的应用场景。2. Hive 和HBase简介Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放
转载
2024-08-13 15:42:55
22阅读
HBase的基本介绍HBase的基本介绍稀疏的理解HBase的发展历程 HBase的基本介绍hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要
转载
2023-06-19 14:26:47
0阅读
一、概述 首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别说明的是，
转载
2023-08-24 09:45:01
122阅读
hadoop的HDFS文件管理系统，是为处理大文件而量身定做的，但是，在hadoop的使用过程中，难免会产生大量的小文件，首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNo
转载
2023-08-18 21:31:14
111阅读
1 HBase 结构1.1 查看 zookeeper 存储的 Hbase 信息[hadoop@node1 ~]$ zkCli.sh[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /
[zookeeper, hbase]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hbase
[replication, meta-region-server,
转载
2024-07-25 14:20:19
28阅读
文章目录第3章 用户行为日志3.1 用户行为日志概述3.2 用户行为日志内容3.2.1 页面浏览记录3.2.2 动作记录3.2.3 曝光记录3.2.4 启动记录3.2.5 错误记录3.3 用户行为日志格式3.3.1 页面日志3.3.2 启动日志3.4 服务器和JDK准备3.4.1 服务器准备3.4.2 SSH无密登录配置和JDK准备3.4.3 环境变量配置说明3.5 模拟数据3.5.1 使用说明
转载
2023-07-20 14:16:34
240阅读
Hbase的安装部署Hbase 基本介绍 hbase 建立在HDFS之上的bigtable java版本。 hbase是一个数据库。 不支持join等复杂sql操作， 不支持复杂的事务（行级的事务） Hbase中支持的数据类型：byte[] 一个表可以有上十亿行，上百万列 面向列(族)的存储 使用key-value操作数据 对于为空(null)的列，并不占用存储空间, 表可以设计的非常稀疏。Hba
转载
2023-09-08 14:56:51
114阅读
转载
2023-06-14 15:24:50
64阅读
Web2.0网站，数据内容以几何级数增长，尤其是那些小文件，几K～几百K不等，数量巨多，传统的文件系统处理起来很是吃力，很多网站在scaling的过程中都遇到了这样的问题：磁盘IO过高；备份困难；单点问题，容量和读写无法水平扩展，还存在故障的可能。YouTube也碰到这样的问题，每一个视频有4个缩微图，这样的话缩微图数量是视频数量的四倍，想象一下YouTube有多少视频，看一下他们遇到的问题：大量
转载
2024-08-09 07:56:26
33阅读
# HBase海量查询
在大数据领域，处理海量数据是一项常见的挑战。HBase是一个开源的分布式数据库，非常适合处理海量数据的查询。本文将介绍如何在HBase中进行海量查询，并给出代码示例。
## HBase简介
HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，设计用于存储和处理海量数据。它提供了高可用性和高性能，适合用于大规模数据的存储和查询。HBase采用列式存储，可以快速检索需要的数据
原创
2024-05-11 05:23:17
43阅读
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
一图读懂全文ShowMeAI社区的技术专家小伙伴们对图像检索的典型算法做了实现，构建了相关应用 ?『基于CNN与三元组的
转载
2024-01-22 12:15:19
157阅读
海量小文件，可以使用开源的分布式文件系统：FastDFS、TFS、MogileFS等来进行存储。强烈推荐FastDFS。1.什么是FastDFS
FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统。FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
转载
2023-06-06 14:22:36
186阅读
图像检索图像检索图像检索PyRetri
原创
2021-08-02 14:47:23
341阅读
