hbase数据导入到hdfs,主要是通过TableMapper实现读取hbase表数据,写入hdfs目录,话不多说,直接上的代码(亲测可用)package com.test.transform;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs
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2023-06-13 18:20:31
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在HDFS上面最不明确的事情之一就是数据的冗余。它完全是自动进行的,因为无法得知其中详细的信息,我们需要做的就是相信它。HBase完全相信HDFS存储数据的安全性和完整性,并将数据文件交给HDFS存储。正是因为HDFS的数据冗余方式对于HBase来说是完全透明的,产生了一个问题:HBase的效率会受到多大的影响?说的简单一点,当HBase需要存取数据时,如何保证有一份冗余的数据块离自己最近?当我们
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2023-07-14 16:02:47
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Hbase–海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs 文章目录Hbase--海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs一:海量数据导入Hbase1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点二:数据从Hbase导入到Hdfs1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点 一:海量数据导入Hbase1.代码实现package hbasePut;
import java.io.IOExceptio
Hbase表两种数据备份方法-导入和导出示例本文将提供两种备份方法 ——1) 基于Hbase提供的类对hbase中某张表进行备份2) 基于Hbase snapshot数据快速备份方法场合:由于线上和测试环境是分离的,无法在测试环境访问线上库,所以需要将线上的hbase表导出一部分到测试环境中的hbase表,这就是本文的由来。一、基于hbase提供的类对hbase中某张表进行备份本文使用hbase提
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2023-08-29 21:01:01
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进行hive库迁移过程中碰到的问题1、hdfs数据迁移过程中,使用hadoop distcp /apps/hive/warehouse/userinfo hdfs://10.11.32.76:8020/apps/hive/warehouse/将老库的hive的数据复制到新库中,在测试环境报权限错误,需要添加如下配置<property>
<name>dfs.
需求:根据时间范围、区域等条件查询,将hbase中终端采集数据最大时间、最小时间的日志数据导出思路:1、通过hbase自带导入导出将查询到的终端mac数据导出到指定目录hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export 表名称 目录例如:hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.
# Hive导出数据到HDFS
## 流程概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,提供了SQL语法类似于传统数据库的查询能力。当我们在Hive中完成数据的处理和分析后,有时候需要将结果数据导出到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中进行进一步的处理或存储。下面是将数据从Hive导出到HDFS的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个表
原创
2023-07-31 17:22:22
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由于sqoop需要通过MR才能把数据从一个数据库导出到另外一个数据库,所以需要启动hdfs和yarn
1.启动 hdfs 集群:(在主节点的机器上执行)
cd /root/hadoop/sbin
./start-dfs.sh
2.启动yarn集群:(在主节点的机器上执行)
cd /root/hadoop/sbin
./start-yarn.sh
3.停止 hdfs
HBase表中数据导出和导入方法介绍
1. 表数据导出hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test file:///home/hadoop/test (导入到本地)
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /user/had
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2023-05-30 16:36:58
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导出通过Export导出数据到目标集群的hdfs,再在目标集群执行import导入数据,Export支持指定开始时间和结束时间,因此可以做增量备份,Export工具参数如下:可见,在导出时可以指定version,starttime,endtime等参数,并且可以通过-D指定是否压缩,指定caching等属性。Export导出工具与CopyTable一样是依赖hbase的scan读取数据,并且采用的
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2023-06-19 16:13:23
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本节开始将花2-3个章节介绍分布式数据库HBase。1. HBase介绍1.1 HBase定义HBase是一个高可靠、高性能,面向列、可伸缩的分布式数据库,是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 HBase的目标是处理非常庞大的表,可以通过水平扩展的方式,利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。1.2 HBase底层技术技术HB
不算两种方法 就是一种使用变量写配置 然后打包jar到服务器运行 另一种加载xml配置文件 使用idea本地运行贴代码/**
* 作者:Shishuai
* 文件名:HBase2HDFS
* 时间:2019/8/17 16:00
*/
package com.qf.mr;
import cn.qphone.mr.Demo1_HBase2HDFS;
import org.apache.h
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2023-08-18 21:57:50
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本文档从源码角度分析了,hbase作为dfs client写入hdfs的hadoop sequence文件最终刷盘落地的过程。 之前在《wal线程模型源码分析》中描述wal的写过程时说过会写入hadoop sequence文件,hbase为了保证数据的安全性,一般都是写入同为hadoop生态的hdfs(Hadoop Distribute File System)中。append的最终结果是使用w
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2023-08-28 16:18:40
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# HBase导出数据到本地
## 1. 概述
HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库,它提供了高可靠性、高性能的存储和访问机制。在大数据领域,HBase被广泛应用于实时查询和分析等场景。有时候,我们需要将HBase中的数据导出到本地进行离线分析或备份等操作。本文将介绍如何使用HBase的工具和API来导出数据到本地。
## 2. 导出数据的工具和API
HBase提供了几种导出数
原创
2023-08-17 17:37:56
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# HDFS数据导入到Hbase
## 介绍
在本文中,我将教给你如何将HDFS中的数据导入到Hbase中。HDFS是Hadoop分布式文件系统,而Hbase是一个适用于海量数据存储和处理的非关系型数据库。
## 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 从HDFS读取数据 |
| 步骤2 | 将数据转换为Hbase可接受的
概述:
如果数据量比较小,可以使用Hive和Hbase集成的方式(HBaseIntegration)完成数据的导入,同时通过Hive读取数据。集成方式如下:
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2023-07-12 10:43:43
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需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区一、首先查看kafka最小偏移量(offset)/usr/local/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker
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2023-06-25 23:24:02
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Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具。本文介绍如何使用sqoop将数据从Mysql导入到HBase。从成本的角度考虑,针对没有hadoop集群的用户,重点介绍单机运行sqoop的配置和参数。安装要完成从Mysql向HBase导入数据的任务,需要安装和配置的软件包括hadoop,sqoop,mysql-connector和HBase。我们针对单机运行sqoop的情况
# Sqoop从HDFS导出数据到MySQL
在大数据领域中,数据的导出和导入是非常重要的任务。Sqoop是一个用于在Apache Hadoop和关系型数据库(如MySQL)之间传输数据的工具。它提供了一个简单的命令行界面,可以轻松地将HDFS中的数据导出到MySQL数据库中。本文将介绍如何使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL,并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前,确保
原创
2023-09-05 08:15:28
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## 如何将Hive SQL导出数据到HDFS
作为一名经验丰富的开发者,我很乐意教你如何将Hive SQL导出数据到HDFS上。下面是整个流程的步骤:
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 编写Hive SQL查询语句 |
| 步骤二 | 将查询结果导出到本地文件系统 |
| 步骤三 | 将本地文件上传到HDFS |
接下来,我将详细说明每个步骤需