一、背景介绍
1.1 概述我们经常面临向 HBase 中导入大量数据的情景。往 HBase 中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用 HBase 的 API 用 put 方法插入数据；另外一种是用 MapReduce 的方式从 hdfs 上加载数据，调用 TableOutputFormat 类在 reduce 中直接生成 put 对象写入 HBase（这种方式可以看作多线程的调用 hbas
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2023-08-26 08:42:53
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# 如何实现hbase批量create
## 整体流程
首先，我们需要连接到hbase集群，然后创建一个表，最后批量插入数据。
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 连接hbase |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 批量插入数据 |
## 操作步骤
### 步骤1：连接hba
原创
2024-07-08 03:24:53
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任何系统都会有各种各样的问题，有些是系统本身设计问题，有些却是使用姿势问题。HBase也一样，在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题，有些是HBase还需要完善的，有些是我们确实对它了解太少。总结起来，大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有两方面需要注意，
hbase replication , 数据备份的实现， 可以很好的进行hbase集群的灾备计划。
1. Replication 大致流程 从RS的选取： 主机群根据提供给它的从集群zk群组，扫描/hbase/rs目录来发现所有可用的从RS，然后随即挑选一部分服务器来复制数据（默认10%）。例如，当从集群有150台RS,15台会被
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2023-07-21 18:35:00
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一 安装前处理1 HDFS集群的 Zookeeper 集群启动[root@linux03 ~]# /opt/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@linux04 ~]# /opt/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
[root@linux05 ~]# /opt/
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2024-02-19 22:15:58
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create 'NewsClickFeedback',{NAME=>'Toutiao',VERSIONS=>3,BLOCKCACHE=>true,BLOOMFILTER=>'ROW',COMPRESSION=>'SNAPPY',TTL => ' 259200 '},{SPLITS => ['1','2','3','4','5','6','7','8','9
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2023-05-30 14:41:50
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Hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断
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2023-09-05 22:08:45
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每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~版本：Python：3.6.4 与 2.7.3 均适配一、hbase表介绍表名：people列族：basic_info、other_inforowkey：随机的两位数 + 当前时间戳，并要确保该rowkey在表数据中唯一。列定义：name、age、sex、edu、tel、email、country。二、实现rowkey：
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2024-08-08 14:42:35
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一.批量插入数据（hbase用户执行，不可以调整key）-- create 'ns_zj001:bigTab','f01'
-- put 'ns_zj001:bigTab','001','f01:name','zhangsan'
java -cp ./hbase-tools-1.0.jar:`hbase classpath` com.suning.tools.Tools -zk hbase01-d
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2024-01-23 21:39:44
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# 实现“hbase create_time”教程
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下实现“hbase create_time”这个任务的整体流程：
```mermaid
gantt
title 实现“hbase create_time”任务流程
section 总体步骤
学习HBase基础知识 :done, a1, 2022-08-01, 3d
原创
2024-06-30 04:56:46
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问题现象今天早上，我还在上班路上，测试老大在群里面喊，xx应用仿真环境访问不了，并且截图了log日志，我看了一下是dubbo服务访问超时，第一反应是dubbo服务挂了，找运维重启，重启后无果，然后等我去了公司，看了详细日志，是dubbo接口响应时长达到6s，明明是测试通过的接口，接口性能不可能这样慢， 分析了下这个接口功能，是直连hbase查询，还是rowkey的get查询，应该是几十毫秒内响应。
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2023-08-31 01:57:08
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zabbix批量create screen创建图象后 其实是一个XML文件，只需要复制修改XML文件 再导入即可选择文件 导入文件后 自动匹配RULES 你可以选择 要更新已存在的或者添加缺失的或者2者都选xml文件中的 <hsize>2</hsize>
原创
2013-07-24 12:34:45
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# 如何实现 MySQL 批量 create 记录
## 整体流程
首先，我们来看一下如何实现 MySQL 批量 create 记录的整体流程。我们可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 创建一个 SQL
原创
2024-04-15 03:55:43
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四个部分分析：案例场景流程解析0.94-0.96实现方案分析模拟试验及分析一、案例场景转发微博
抱歉，此微博已被作者删除。查看帮助：http://t.cn/zWSudZc
| 转发| 收藏| 评论本来是不同的短链码，结果删除后，会只在同一个token上操作，也就是 被＝zWSudZc 引发几个操作：delete zWSudZc mid
decr zWSudZc shareCoun
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2023-07-25 07:14:10
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1.连接 HTable是HBase的client，负责从meta表中找到目标数据所在的RegionServers，当定位到目标RegionServers后，client直接和RegionServers交互，而不比再经过master。 当需要创建HTable实例时，明智的做法是使用相同的HBaseConfiguration实例，这使得共享连接到RegionServers的ZK和socket实例，例如
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2023-12-06 13:13:18
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Hbase-之数据批量导入Hbase包含几种将数据导入到Table的方式用Mapreduce方式通过TableOutoutFormat写入Table使用Client的API，通过Put的方式bulk load使用一个MR的任务用Hbase的数据格式将数据输出到指定HDFS的HFile(StoreFile)，然后将生成的StoreFile加载到运行中的Hbase集群使用bulk load批量导入数据
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2023-08-03 14:46:38
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以下主要介绍BulkLoad导入数据到hbase 中 HBase有多种导入数据的方法，最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出，或者使用标准的客户端API， 但是这些都不是非常有效的方法。 Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据， 然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。与使用HBase
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2023-07-14 15:44:21
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1、表的设计Pre-creating Regions（预分区）
默认情况下，在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的Hbase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入Hbase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。r
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2023-09-01 14:43:50
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抛砖引玉：hbase建表： 将提前准备好的数据上传到hdfs： hbase(main):003:0> create 'people','0'[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -mkdir /bulkload [hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put people.txt /bulkload[hadoop@h71 ~]$ vi people.txt
1,
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2024-01-23 10:40:33
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设计表的优化1. Pre-Creating Regions（预分区） 默认情况下，在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区，当导入数据的时 候，所有的 HBase 客户端都向这一个 region 写数据，直到这个 region 足够大了才进行切 分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 regions，这样当数据写入 HBase 时，会按照 region 分区
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2023-07-14 22:05:57
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