# HBase 保存版本的探索
HBase 是一种分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库,旨在处理大规模的数据存储需求。它提供了版本控制的功能,可以让用户在同一行上存储多个版本的数据。本文将为大家介绍 HBase 的版本管理,提供代码示例,以及一个完整的操作流程和时间安排。
## HBase 版本管理的优势
HBase 的版本管理使得用户能够存储同一单元格的历史数据。这对于需要跟踪数据变化的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # HBase 数据保存版本
HBase 是一个分布式的、面向列的数据库,通常用于存储大规模数据。在 HBase 中,每个单元格(Cell)可以保存多个版本的数据。这种特性称为“版本控制”,允许用户在同一个单元格中保存多个时间点的数据,方便查询历史数据。
## 版本控制
在 HBase 中,每个单元格的数据都可以保存多个版本,版本的数量是可以配置的。当写入数据时,可以指定数据的版本号,如果不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            HBase是运行在Hadoop集群上的一个数据库,与传统的数据库有严格的ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)要求不一样,HBase降低了这些要求从而获得更好的扩展性,它更适合存储一些非结构化和半结构化的数据。Apache HBase is a database that runs on a Hadoop cluster. HBase is not a traditional RDBMS, a            
                
         
            
            
            
            升级时无法跳过主要版本。 如果要从版本0.98.x升级到2.x,则必须先从0.98.x升级到1.2.x,然后再从1.2.x升级到2.x.查看Apache HBase配置,特别是Hadoop。 熟悉支持和测试期望。Hbase版本及其兼容性Aspirational Semantic Versioning从1.0.0版本开始,HBase正在为其发布版本进行语义版本控制。综上所述:给定版本号MAJOR.M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们知道hbase是一个多版本的管理系统,在0.96的版本之前默认每个列是3个version,在hbase 0.96之后每个列是1个version,所谓的version其实就是同一条数据插入不同的时间戳来实现的,在hbase底层的存储是基于时间戳排序的,所以每次我们查到的数据都是最新的版本,除非我们指定了要读取特定的时间范围的数据。先看下Hbase里面Put和Delete命令的api:Put:Pu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇介绍了HBase的基本概念,以及其在linux环境下的安装和交互,本文将继续介绍如何通过java和python来操作hbase。在通过api操作hbase之前,首先要保证hadoop和hbase已经都启动了。Java操作HBase创建一个maven项目,添加基本的依赖:<properties>
        <hadoop.version>2.10.0</ha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前题条件(1)Ubuntu16.04 机子一台,最好可以联网(2)已安装Hadoop,推荐安装2.7.7版本,因为它比较稳定,并且和Habse的兼容性最好。Hadoop和HBase版本对照表 √ = 完全可以兼容 ?= 存在未知的兼容问题  × = 不兼容 HBase-1.2.x, HBase-1.3.xHBase-1.4.xHBase-2.0.xHBase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、介绍HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库,其设计思想来源于 Google 的 BigTable 论文。HBase 底层存储基于 HDFS 实现,集群的管理基于 ZooKeeper 实现。HBase 良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能,基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾,是大数据领域中 Key-Value 数据结构存储最常用的数据库方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录说明分享详情基础操作命名空间表操作查询复杂查询总结 说明本博客每周五更新一次。 最近一次项目维护中,发现缺少 HBase 控制台命令的博客归档,更新记录一下,填补缺失。包含json、string、集合、excel、zip压缩、pdf、bytes、http等多种工具,欢迎使用。详情基础操作打开HBase控制台:hbase shell
退出:exit
查看hbase版本:version
帮助            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            市面上大部分的Hbase书籍都是针对0.98版本的,本次编辑采用1.2.X的操作第一步 引入maven依赖<dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              HBase常用操作命令  1.进入HBase脚本客户端  #hbase shell								#进入HBase脚本客户端
  > whoami	        	                   #查看当前登录用户
  > status	          	                      #查看HBase节点信息
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                            2023-05-29 15:36:30
                            
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            目录1 前言2 编译 HBase报错处理: `Caused by: java.lang.AbstractMethodError: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcScheduler.getMetaPriorityQueueLength()I`3 HBCK23.1 hbase-tools3.2 hbase-table-reporter3.3 hbase-hbck24            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-04 21:01:38
                            
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            # HBase中的UGI保存错误解析与解决方案
HBase作为一款分布式的列存储数据库,广泛应用于大数据处理场景。在HBase的使用中,开发者可能会遇到“保存UGI错误”的问题。UGI全称是User Group Information,指的是用户和用户组信息,这是Hadoop和HBase系统中安全机制的重要组成部分。本文将深入探讨保存UGI错误的原因,并为您提供解决方案。
## UGI保存错误            
                
         
            
            
            
            # Kafka Offset保存至HBase的实现
在现代数据流处理的应用场景中,Kafka和HBase常常被用来处理大规模的数据流并将其持久化。Kafka作为一个高吞吐量的消息队列,可以存储大量的实时数据,而HBase则是一个分布式的、可拓展的NoSQL数据库,适合存储非结构化的数据。在本文中,我们将实现将Kafka的offset(位移)信息保存到HBase中。
## 流程概述
我们可以将            
                
         
            
            
            
            # HBase日期的保存方案
## 问题描述
在使用HBase存储日期数据时,我们面临一个问题:HBase默认将所有数据视为字节流进行存储,而日期数据需要以特定的格式进行存储和查询。本文将介绍如何在HBase中有效地保存和查询日期数据。
## 解决方案
为了在HBase中保存日期数据,我们可以使用以下两种方法:
1. 使用Long类型存储Unix时间戳
2. 使用字符串类型存储特定的日期            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录1 导入包2 写入到hbase中的函数3 从hbase到本地4 main函数5 完整代码6 java批量写入7 spark批量写入到hbase  写入的基本思路是将文件读取为字节型数组,再插入hbase。使用java实现将本地图片写入到hbase中,从hbase中读取并写入到本地。以tif格式为例。写到hbase中再写到本地得到的图和原始图是一致的,也含有地理信息。此方法不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于使用Hbase,通常情况下是Hbase客户端到Hbase服务端再到HDFS客户端这么一个路径,所以使用Hbase时需要对Hbase客户端有较好的理解。实际上,由于Hbase的复杂性以及Region的定位设计在客户端上(hbase:meta元数据表缓存在客户端上用于定位region),导致Hbase客户端并不足够轻量级。Hbase客户端实现:    &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分裂策略不同的分裂策略的实现需要继承RegionSplitPolicy,主要实现两个方法:shouldSplit()表示是否需要分裂getSplitPoint()得到分裂点rowkey从 HBase 0.94之后,默认的分裂策略是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy ,思想就是当Region的大小超过某个阈值时,即进行分裂。这个阈值主要由如下几个因素决定:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本节列出了所需的服务和一些必需的系统配置。Java的下表总结了在各种Java版本上部署的HBase社区的建议。一个符号旨在表示测试的基本级别以及帮助诊断和解决可能遇到的问题的意愿。同样,一个条目要么 通常意味着如果您遇到问题,社区可能会要求您在继续提供帮助之前更改Java环境。在某些情况下,还将注意到有关限制的具体指导(例如,编制/单元测试是否有效,具体操作问题等)。长期支持建议使用JD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            桔妹导读:滴滴HBase团队日前完成了0.98版本 -> 1.4.8版本滚动升级,用户无感知。新版本为我们带来了丰富的新特性,在性能、稳定性与易用性方便也均有很大提升。我们将整个升级过程中面临的挑战、进行的思考以及解决的问题总结成文,希望对大家有所帮助。1. 背景目前HBase服务在我司共有国内、海外共计11个集群,总吞吐超过1kw+/s,服务着地图、普惠、车服、引擎、金融等几            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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