说起Hadoop，玩大数据的没有一个不知道，Hadoop是由Apache基金会所开发的一个分布式系统基础架构，包含分布式文件系统HDFS（HadoopDistributed FileSystem）、分布式计算框架MapReduce、HIve数据仓库、Avro序列化工具等。而今天我们要给大家介绍一位新朋友Hbase，它是基于HDFS的非关系型大数据（非常适合存储，因为可以像HDFS一样做到存储的线性
Hadoop：是一个分布式计算的开源框架HDFS：是Hadoop的三大核心组件之一Hive：用户处理存储在HDFS中的数据，hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。Hbase：是一款基于HDFS的数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive与HBase的区别与联系区别：Hi
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2023-06-12 19:47:19
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大数据之Hbase 在上篇主要分析了Hadoop的有关概念，详见大数据系列 这节主要来看下Hbase数据库。 先来看官网给出的概念：HBase（Hadoop Database）：Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.主要由以下几点： 1.the Hadoop database：H
Hadoop和HBase是大数据领域常用的两种开源工具，它们之间有密切的关系。Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据；而HBase是建立在Hadoop之上的一个分布式、面向列的NoSQL数据库，用于实时读写大规模数据。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和配置Hadoop集群 |
| 2 | 安装和配
# HBase和Hadoop的关系
## 概述
本文将向刚入行的小白介绍HBase和Hadoop之间的关系以及实现的流程。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要执行的操作，并提供相应的代码和注释。
## 流程概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 安装Hadoop |
| 第二步 | 配置Hadoop集群 |
原创
2023-07-19 11:19:56
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1 引言 本文由我东抄西抄汇总而成，重要链接已在文章中有给出。 通常认为，Hadoop主要包含以下四大组件：分布式锁服务 Zookeeper分布式文件系统 HDFS分布式计算框架 MapReduce分布式数据库 HBase 其中，Zookeeper是HDFS
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2023-07-14 20:43:22
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首先 hadoop1.0主要的组成部分分别为HDFS和MapReduce。其中，HDFS是hadoop的文件系统，MapReduce是hadoop的计算框架，上一篇博文，根据paper对其hdfs进行了介绍，学习了框架及执行流程等。这篇博文将对hadoop的计算框架MapReduce进行一下梳理，这里主要还是梳理MapReduce1.0，虽然有些过时，但对于学习后面的新版本也具有十分重要的意义。为
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2023-08-05 00:28:18
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Sqoop概述sqoop是Apache提供的工具，用于HDFS和关系型数据库之间数据的导入与导出可以从HDFS导出数据到关系型数据库，HBaseHBase是Doug根据Google的Big Table来实现的，HBase与Big Table的原理一模一样，只是实现的语言不通HBase和Hadoop版本的对应关系比较复杂HBase借鉴列存储的思想，但是底层依然依靠键值对对存储HBase作为非关系型数
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2023-08-18 20:43:15
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1、Hive Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，而不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译
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2023-07-17 22:27:35
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Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase 关系与区别Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含
配置HBase时，首先考虑的肯定是Hbase版本号与你所装的hadoop版本号是否匹配。这一点我在之前的博客中已经说明清楚，hadoop版本号与hbase版本号的匹配度，那是官方提供的。以下的实验就是本人没參照版本号匹配尝试投机的方法。出现了错误。版本号说明：hadoop1.1.2hbase-0.94.7(lib下的是hadoop-core-1.0.4.jar)jdk 1.6.0.24一、查看ha
配置集群：主机master、从机s1、s2 ```一、安装hadoop需要的文件 VMware Xshell jdk 1.8.0_171 CentOS-7-x86_64-DVD-2003.iso hadoop2.7.7 zookeeper3.6.3 hbase1.3.1文件已上传百度网盘，密码1024CentOS-7-x86_64-DVD-2003.iso文件清华镜像网下载注意hadoop、Zoo
2006年，Google发布了第三篇重要论文中的《BigTable：A Distributed Storage System for Structured Data》，用于解决Google内部海量结构化数据的存储以及高效读写问题。与前两篇论文相比，这篇论文更难理解一些。这是因为严格意义上来讲，BigTable属于分布式数据库领域，需要具备一定的数据库基础，而且论文中提到的数据模型（多维稀疏排序映射
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2023-07-04 20:47:11
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1. hadoop 它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2. hive 通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的功能，你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能，hive会把语句转换成MapReduce，然后交给hadoop执行。这里的计算，仅限于查找和分
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2023-09-10 19:49:21
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一、Hbase出现的缘由及简介 自1970年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后，好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像
Hadoop
的解决方案。 Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。 Hadoop的限制 H
说起Hadoop，玩大数据的没有一个不知道，Hadoop是由Apache基金会所开发的一个分布式系统基础架构，包含分布式文件系统HDFS（HadoopDistributed FileSystem）、分布式计算框架MapReduce、HIve数据仓库、Avro序列化工具等。而今天我们要给大家介绍一位新朋友Hbase，它是基于HDFS的非关系型大数据（非常适合存储，因为可以像HDFS一样做到存储的线性
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2023-07-24 13:34:49
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官网信息：http://hbase.apache.org/book.html#java JDK的对应关系： 用jdk1.8+hadoop2.7.4/hadoop2.7.6+zookeeper3.4.10+hbase2.0.0,没啥毛病。
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2023-06-14 19:31:49
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一、了解HBase1.1 HBase概述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，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用HBase。1.2 HBa
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2023-07-13 14:28:48
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大家都知道Hadoop是一个数据库，其实说的的就是Hbase。它和我们平常理解的关系型数据库有什么区别呢？1. 它是NoSQL的，它没有SQL的接口，有自己的一套API。2. 关系型数据库可以做汇总，可以进行常规的分析，但是Hbase不可以，它不能做汇总。那么Hbase操作不方便，不能做汇总，不能做分析，有什么作用呢？它的随机读写效率很高，可以存储海量数据，基于某个网点，某个城市，某个机器随机去查
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2023-07-24 10:25:45
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1. 对于第一次听说HBase的人，你准备怎么描述它？HBase是一个开源的、分布式的、面向列的存储系统，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Googl文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apac
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2023-07-23 17:16:38
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