# HBase Rootdir的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现"HBase Rootdir"。在开始之前，我们先来了解一下整个实现流程。下面是一个展示实现步骤的表格：
步骤 | 动作
--- | ---
1 | 设置HBase的根目录
2 | 创建一个HBaseConfiguration对象
3 | 添加HBase配置文件
4 | 获取HBase管理员对象
5 | 创建
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>  
hbase的读写过程:hbase的架构:Hbase真实数据hbase真实数据存储在hdfs上，通过配置文件的hbase.rootdir属性可知，文件在/user/hbase/下hdfs dfs -ls /user/hbaseFound 8 itemsdrwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-05-30 10:05 /user/hbase/.tmpdrwxr-xr-x
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2023-09-23 15:48:04
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### 单节点HBase中rootDIR
在HBase中，rootDIR是指存储HBase表数据的根目录。在单节点HBase中，rootDIR是HDFS中的一个目录，用于存储HBase表的数据。在HBase中，每张表都有一个对应的目录，存储该表的数据。
#### HBase的数据存储结构
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的数据库系统。它是基于Hadoop的HDFS存储数据的，数据以
Hbase简介HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库 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 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）HBase数据模型命名空间 命名空间是对表的逻辑分
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2023-08-18 21:50:25
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对于springboot操作hbase来说，我们可以选择官方的依赖包hbase-client，但这个包的google类库很多时候会和你的项目里的google类库冲突，最后就是你的程序缺少类而无法启动，解决这个问题的方法很多，而最彻底的就是自己封装一个shade包，或者使用人家封装好的shade包，shade就是maven里的一个重写包的插件，非常好用。依赖包之前的原始包 <dependenc
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2021-02-26 15:44:03
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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，特点：海量存储列式存储极易扩展高并发稀疏
原创
2023-05-18 13:32:53
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本次的业务是基于短信发送之前，去做黑名单的校验和发送内容的检测，因此，在进行下一步业务之前，我需要等待黑名单的查询结果，由于线上环境的Hbase出故障，导致整个业务堵塞，因此，想到了对hbase异常做上容错机制，因此，有了以下的内容 try {
counts = hbaseService.get("cmcc_sms_blacklist",serviceId,"counts","count"
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2023-09-01 11:45:35
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HBase是什么？HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分
原创
2023-01-02 21:43:53
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1. HBASE架构 我们知道HBase依赖HDFS也依赖Zookeeper，那么首先出来的应该是HDFS，这是他底层的存储地，随便画几个DataNode无所谓，然后HBase还依赖Zookeeper，因此我们在启动HBase之前需要先启动它们。那接下轮到HBase启动了，HBase需要启动两大进程HMaster和HRegionServer，这个Master工作太累了，它需要把某些工作交给Zook
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2023-09-04 19:36:39
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1.HBase产生背景HDFS: 分布式文件存储系统 特点: 吞吐量极高, 适合于进行批量数据处理的工作, 随机的读写能力比较差(压根不支持)但是, 在实际生产环境中, 有时候的数据体量比较大, 但是希望能够对数据进行随机的读写操作, 而且不能太慢了, 那此时怎么办呢? 对于市场来说, 其实就迫切需要一款能够支持大规模化的数
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2023-07-14 22:11:49
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python文件读写： python进行文件读写的函数是open或filefile_handler = open(filename,,mode）Table mode模式描述r以读方式打开文件，可读取文件信息。w以写方式打开文件，可向文件写入信息。如文件存在，则清空该文件，再写入新内容a以追加模式打开文件（即一打开文件，文件指针自动移到文件末尾），如果文件不存在则创建
文章目录1.Hbase介绍1、Hbase简介2、Hbase几个特点介绍2.1、海量存储2.2、列式存储2.3、极易扩展2.4、高并发2.5、稀疏3、Hbase的几个概念介绍3.1、Column Family的概念3.2、Rowkey的概念3.3、Region的概念3.4、TimeStamp的概念4、Hbase的架构4.1、Client4.2、Zookeeper4.3、Hmaster4.4、Hre
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2023-08-18 22:35:55
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HBase是Hadoop的数据库，能够对大数据提供随机、实时读写访问。他是开源的，分布式的，多版本的，面向列的，存储模型。在讲解的时候我首先给大家讲解一下HBase的整体结构，如下图：HBase Master是服务器负责管理所有的HRegion服务器，HBase Master并不存储HBase服务器的任何数据，HBase逻辑上的表可能会划分为多个HRegion，然后存储在HRegion Serve
一、什么是merge regionregion的merge和split相对应。 当一个region变得数据量特别大，已经影响到读写时，就会把一个region分裂成若干个。 对应merge，region的merge就是将多个region合并成一个。二、什么情况下要merge region当一个table数据量比较小，但是region数量特别多时，就需要merge region。 量化多大？当你发现很
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2023-09-01 14:34:13
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1. 工作原理读请求到HBase之后先尝试查询BlockCache，如果获取不到就去HFile（StoreFile）和Memstore中去获取。如果获取到了则在返回数据的同时把Block块缓存到BlockCache中。它默认是开启的，一个RegionServer只有一个BlockCache。BlockCache默认开启，如果关闭BlockCache：alter 'testTable', CONFI
HBase提供了两种不同的BlockCache实现来缓存从HDFS读取的数据：默认的堆上LruBlockCache和BucketCache（通常是堆外）。 本节讨论每种实现的优缺点，如何选择适当的选项以及每种实现的配置选项。LruBlockCache是原始实现，并且完全在Java堆中。 虽然BucketCache也可以是文件支持的缓存，但BucketCache是可选的，并且主要用于保持块缓存数据不
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2023-09-23 13:31:56
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对于分布式数据库来说，容错处理是非常重要的一个部分。RegionServer是HBase系统中存在最多的节点，所以对于RegionServer的容错处理对于HBase来说至关重要。本文对RegionServer的容错处理进行Step by Step的分析，希望能解释清除整个过程并加以点评。 我们假设在HBase运行的过程中有一个RegionServer突然Crash, 基于这个场景进行分析。 1
目录摘要一、HBase 原生quota限流技术实现过程二、改进后的quota限流技术实现过程摘要根据实际业务场景，对HBase原生Quota技术进行改进
当客户端请求触发限流时，服务端直接向客户端抛出异常而不是堵塞在服务端，影响用户体验HBase 版本 1.2.6.1在实际应用中，我们觉得FixedIntervalRateLimiter 比 AverageInterva
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2023-08-28 13:44:45
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HBase简介HBase – Hadoop Database，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是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduc
