三、课堂目标1. 掌握hbase的客户端API操作2. 掌握hbase集成MapReduce3. 掌握hbase集成hive4. 掌握hbase表的rowkey设计5. 掌握hbase表的热点6. 掌握hbase表的数据备份7. 掌握hbase二级索引四、知识要点1. hbase客户端API操作创建Maven工程,添加依赖<dependencies>
        <depen            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言Apache HBase 是目前大数据系统中应用最为广泛的分布式数据库之一。我们经常面临向 HBase 中导入大量数据的情景,通常会选择使用标准的客户端 API 对 HBase 进行直接的操作,或者在MapReduce作业中使用 TableOutputFormat 作为输出。实际上,借助 HBase 的 Bulk Load 特性可以更加便捷、快速地向HBase数据库中导入数据。MapReduc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题。HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少。总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              HBase 可以根据当前集群的负载以region为单位进行rebalance。在HMaster中,后台会起一个线程定期检查是否需要进行rebalance,线程叫做BalancerChore。线程每隔 hbase.balancer.period会定期执行 master.balance()函数,配置项默认300000毫秒,5分钟。每次balance最多执行hbase.balan            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Hbase bulkloading1、Hbase bulkloading优点2、Hbase bulkloading缺点3、练习1)、准备工作2)、编写demo06BulkLoading.java3)、运行jar包 Hbase bulkloading1、Hbase bulkloading优点1)、 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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,适用于结构化的存储,底层依赖于Hadoop的HDFS,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。因此HBase被广泛使用在大数据存储的解决方案中。 为何使用HBase HBase的优点: 列可以动态增加,并且列为空就不存储数据,节省存储空间。Hbase自动切分数据,使得数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.2、BulkLoad 入库遇到问题及解决方法1.2.1、首先就是reduce相关的问题:  在实际的应用中你就会发现,对于稍大一点的数据量,map过程的执行效率还是比较让人满意的,但是到了reduce阶段就会出现比较严重的卡顿,我的困惑就是?我的代码里明明没有reduce过程,为什么还会有reduce过程来影响我入库的效率呢?  于是,我尝试着在job里            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 深入理解Bulk Load与HBase
HBase是一个分布式的、高可扩展性的NoSQL数据库,适用于大规模数据的存储和处理。在处理大数据时,有时候我们需要将大量的数据一次性加载到HBase中,这就涉及到"bulk load"的概念。本文将深入探讨HBase的bulk load机制,同时提供代码示例和相关图示,以便让读者更好地理解这一过程。
## 什么是Bulk Load?
Bulk l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                  Apache HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它可以让我们随机的、实时的访问大数据。但是怎样有效的将数据导入到HBase呢?HBase有多种导入数据的方法,最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出,或者使用标准的客户端API,但是这些都不是非常有效的方法。    B            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、插入HBase表传统方法具有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 因为HBase会block写入,频繁进行flush、split、compact等大量IO操作,这样对HBase节点的稳定性也会造成一定的影响,例如GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,并引起一系列连锁反应,而HBase支持BulkLoad的写入方式,它是利用HBase数据按照特定格式存储在HDFS内这一原理,直接利            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HBase的BulkLoad有两种方式: thinrow的机制是flatmap把cell的信息进行flatmap;适合少于1万列的数据集;thinrow的涵义就是少行多列; bulkload的机制则是flatmap的是行,把行在拆分为cell是在map里面做的。适合多余1万列的数据集。 thinro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # HBase Spark Bulkload: 介绍与实践
在大数据领域,HBase 和 Spark 是两个非常常用的工具,HBase 作为分布式数据库,提供高可用、高性能的数据存储和读写服务;而 Spark 则是一个快速、通用的大数据处理引擎。HBase Spark Bulkload 是将 Spark 与 HBase 结合起来,实现批量数据加载的工具。
## 为什么需要 HBase Spar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            使用HBASE的BULK LOAD 
一、环境的配置 
1.首先配置$HADOOP_HOME下的conf/hadoop-env.sh文件,修改其中的HADOOP_CLASSPATH为如下 
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/hadoop/hbase-0.90.3.jar:/hadoop/hbase/hba            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              下面介绍Hbase的缓存机制:   a.HBase在读取时,会以Block为单位进行cache,用来提升读的性能  b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV)、BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据)、IndexBlock(默认大小128K,索引数据,用来加快Rowkey所在DataBlock的定位)  c.对于一次随机读,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            单点模式1 选择Hbase版本要与hadoop版本相对应.下载地址:http://mirrors.cnnic.cn/apache/hbase  2 安装,解压下载的tar文件 3 配置conf/hbase-site.xml 去配置hbase.rootdir,来选择Hbase将数据写到哪个目录单机配置,只需要如下配置hbase-site.xml:<property>              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## HBase Bulkload 增量操作指南
### 1. 整体流程
下面的表格展示了HBase Bulkload增量的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤1 | 创建HBase表,并设置表的列簇 |
| 步骤2 | 准备增量数据文件 |
| 步骤3 | 编写MapReduce程序,用于将数据文件加载到HBase |
| 步骤4 | 配置MapReduce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark和HBase的批量加载
## 简介
在大数据领域,Spark和HBase是非常常用的两个框架。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,而HBase则是一个高可靠、高性能的分布式非关系型数据库。
通常情况下,我们会使用Spark来进行数据处理和分析,并将结果保存到HBase中进行持久化。对于大规模的数据集,一次性将数据写入HBase可能会非常耗时。为了提高写入性能,我们可以使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ### HBase Bulkload导入实现教程
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现HBase Bulkload导入。首先,让我们了解整个流程,然后详细说明每个步骤需要做什么。
#### 流程
下面是HBase Bulkload导入的流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备HBase表和HDFS文件 |
| 2 | 使用HBase的complet            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # HBase Java Bulk Load:高效数据导入的利器
HBase是一种开源的分布式数据库,适用于大规模数据存储和处理场景。对于需要导入大量数据的应用场景,HBase提供了一种高效的方式——Bulk Load(批量加载)。本文将介绍HBase在Java中的Bulk Load用法,并提供相关代码示例。
## 什么是 Bulk Load?
Bulk Load指的是将大量数据一次性导入到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-31 06:04:12
                            
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            # 实现“sqoop hbase bulkload”流程
## 1. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 从关系型数据库中导出数据到HDFS |
| 2 | 创建HBase表 |
| 3 | 将HDFS中的数据加载到HBase表中 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1:从关系型数据库中导出数据到HDFS
```markdown
# 通过Sqoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-25 04:56:35
                            
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