常用大数据开发基础知识点主要集中在Hbase、Spark、Hive和MapReduce上，基础概念、特点、应用场景等。目录一、Hbase1.1、Hbase是什么？ 1.2、HBase的特点二、Spark三、Hive3.1、Hive是什么3.2、为什么要使用Hive3.3 Hive架构四、Mapreduce4.1、MapReduce是什么？4.2、为什么需要 MapReduce？4.3、M
转载
2023-07-13 16:49:28
69阅读
对于Hadoop分布式文件系统本身来说，重要的出发点在于硬件故障是常态，不是非异常的状态，我们可以摒弃采用IBM小型机方案，Hadoop中数据可以自动复制，一份数据可以复制成三份，第一份在一台
服务器上，第二份数据在另外一台机架的另外一台服务器上，第三份数据可
转载
2023-12-05 22:21:38
77阅读
1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：View Code1
2
3
4
5
6
7
8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
转载
2023-08-08 21:38:14
337阅读
(1)scan.setCacheBlocks(false);初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob 本次mr任务scan的所有数据不放在缓存中，一方面节省了交换缓存的操作消耗，可以提升本次mr任务的效率，另一方面，一般mr任务scan的数据都是 一次性或者非经常用到的，因此不需要将它们替换到缓存中，缓存中还是
转载
2023-07-21 15:38:17
102阅读
org.apache.hadoop.hbase.mapreduceTableMapper TableReducer一个region对应一个mapimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HB
原创
2015-09-29 19:18:04
1164阅读
目录1 配置环境变量2 运行官方的 MapReduce 任务3 自定义HBase-MR 【前言】 在Hadoop中MR使用HBase，需要将HBase的jar包添加到Hadoop的类路径下，所以需要修改配置文件添加类路径。这源于一个思想： A要使用 B，那么A要有B的jar包。例如：在 Hive的安装中，Hive需要使用到MySQL数据库，所以将jdbc驱动包放到lib文件夹中 HBase与M
转载
2023-12-21 15:01:24
90阅读
目录一、前言准备工作二、HDFS——MapReduce操作11、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询三、HDFS——MapReduce操作21、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询一、前言 本篇文章主要分享，编写简单的hbase与mapreduce集合的案例，即从
转载
2023-10-24 14:06:16
153阅读
这一章节主要讲解Hbase的内部的Mapreduce过程。
1）hbase 可以作为数据源，
2）hbase作为输出源
3）hbase数据转移。
hbase 可以作为数据源，Export.java public static Job createSubmittableJob(Configuration c
转载
2023-11-10 20:45:15
92阅读
1. MapReduce是干啥的
因为没找到谷歌的示意图，所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置，如下图。
Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现，Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS。HDFS（或GFS）为上层提供高效的非结构化存储服务，
转载
2023-10-08 06:53:45
117阅读
一、Hbase数据库HBase是一种“NoSQL”数据库。HBase具有很多支持线性和模块化缩放的功能。通过添加商品类服务器上托管的RegionServers来扩展HBase集群。例如，如果一个集群从10个扩展到20个RegionServers，则它在存储和处理能力方面都会翻倍。RDBMS可以很好地扩展，但只能达到某一点 - 具体而言就是单个数据库服务器的大小 - 并且为了获得最佳性能，需要专门的
转载
2023-11-08 22:32:37
65阅读
文章目录hbase与Mapreduce集成整合在hadoop中运行jar包小案例hbase import TSVhbase import CSVrowkey的热点与表的设计原则热点原理rowkey长度限制rowkey的设计原则 hbase与Mapreduce集成整合在公司的实际开发中, 在多数情况下, 都是Mapreduce与Hbase联合使用, 在Hbase中对于Hbase来说, 就是读和写的
转载
2024-01-18 23:37:57
44阅读
一、在HBase中创建空表二、准备好要写入HBase的文件（可能存在HDFS或者本地，需要修改输入文件路径，HDFS使用hdfs://开头，本地文件使用file://开头）例如我有这样一份文件：其保存在HDFS上三、检查能否调用hadoop读取该文件package cn.edu.shu.ces.chenjie.tianyi.hadoop;
import java.io.IOException;
转载
2023-11-06 13:51:56
63阅读
两者的概念：Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变
转载
2023-07-26 17:04:36
14阅读
为了使用MapReduce任务来并行处理大规模HBase数据,HBase对MapReduce API进行了扩展：常用的HBase MapReduce API与Hadoop MapReduce API对应关系如下表 HBase MapReduce APIHadoop MapReduce APIorg.apache.hadoop.hbas
转载
2023-12-10 15:58:11
33阅读
Hbase Mapreduce例子
原创
2023-09-21 09:47:34
100阅读
# 如何实现“java hbase mapreduce”
## 一、流程概述
首先，让我们来看一下实现“java hbase mapreduce”的整个流程。在这个过程中，我们将使用HBase作为数据存储，MapReduce作为计算框架进行数据处理。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接HBase数据库 |
| 2 | 编写Mapper类
原创
2024-03-10 05:55:26
31阅读
HBase MapReduce 关系的讨论将围绕如何将数据存储和批处理结合起来，达到更高的性能和灵活性。这篇博文将重点介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等内容，帮助读者更好地理解 HBase 与 MapReduce 的关系及其应用场景。
## 环境准备
首先，为了顺利进行 HBase 和 MapReduce 的集成，我们需要确保开发环境的搭建。这里是依赖的安装指南和
使用 Impala 查询 HBase 表 你可以使用 Impala 查询 HBase 表。这一能力允许方便的访问一种相对默认的 Impala 而言针对不同类型的负载调优的存储系统(This capability allows convenient access to a storage system that is tuned for different kinds of work
转载
2023-12-06 14:06:14
27阅读
定义：hadoop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。hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。hbase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上，是一个分布式的、面向列的开源数据库。 特点：hive把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表），它支持类似sql
转载
2023-09-15 17:54:58
123阅读
HBase API操作MapReduce通过HBase的相关JavaAPI，我们可以实现伴随HBase操作的变量的导入（1）执行环境变量的导入（临时生效，在命令行执行下述操作）$ export HBASE_H
原创
2022-09-15 19:46:01
156阅读
