1、LSM树的由来 在了解LSM树之前，大家需要对hash表和B+树有所了解。 hash存储方式支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据，哈希表就是最佳选择 B+树不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还支持顺序扫描（B+树的叶子
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2023-08-18 22:46:44
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Apache HBase 是 Hadoop 数据库，一个分布式、可伸缩的大数据存储。
目录一、介绍HBase二、为什么要用HBase三、入门HBase3.1 HBase的数据模型3.2 HBase 的Key-Value3.3 HBase架构3.4 HRegionServer内部3.5 被遗忘的HMaster四、RowKey的设计4.1 根据一个RowK
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2023-07-18 11:27:51
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1. Hadoop生态系统 底层是存储(HDFS),上层是计算框架从图中可以看出，Hive、Pig和Mahout是基于MapReduce的计算框架，分别用于结构化数据的即席查询，数据流处理以及基于MapReduce的机器学习算法集HBase依赖于HDFS，HBase这个圆角矩形框在高度上= MapReduce + 基于MapReduce的计算框架，这是不是说，HBase一部分
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2023-08-18 22:47:21
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目录1.HBase的基本概念2.HBase的工作流程3.HBase的高可用4.HBase的快照机制1.HBase的基本概念1.1基本概念HBase运行在HDFS上，所以HBase中的数据以多副本形式存放，数据也服从分布式存放，数据的恢复也可以得到保障。HBase支持横向扩展，这就意味着如果现有服务器硬件性能出现瓶颈只需要在现有的正在运行的集群中添加新的机器节点即可。HBase是面向列存储的非关系型
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2023-09-01 11:00:34
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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
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2023-12-05 22:21:38
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HBase是一个基于Hadoop的分布式列存储系统，特别适合处理海量数据。在HBase中，数据是以行的形式存储，而每一行可以有多个列族，每个列族又可以包含多个列。这种数据的存储方式使得HBase可以方便地处理复杂的关系数据。
## 关系模型与HBase
传统的关系数据库模型是以表的形式存储数据，其中每个表有固定的列结构。而HBase的列存储模型则更加灵活，每一行的列族和列可以根据实际需求动态添
原创
2024-01-04 06:09:13
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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 Spark 访问 HBase 的指南
在大数据处理的场景中，Spark 和 HBase 是两个非常强大的工具。Spark 在数据处理和分析方面表现出色，而 HBase 是一个高性能的 NoSQL 数据库，非常适合需要快速随机访问的场景。将这两者结合在一起，可以使我们处理大量数据的能力更加强大。本文将向你介绍如何实现 Spark 与 HBase 的关系，具体的实现步骤如下。
## 整体
原创
2024-09-22 04:10:03
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## HDFS 和 HBase 关系
### 简介
HDFS（Hadoop Distributed File System）和 HBase 是 Apache Hadoop 生态系统中两个重要的组件。HDFS 是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，而 HBase 是建立在 HDFS 之上的分布式数据库，提供了对大型数据集的实时读写访问。本文将介绍 HDFS 和 HBase 之间的关系，以及
原创
2024-07-10 04:07:44
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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
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2023-09-15 17:54:58
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在这里是简单模拟将索引存到redis中，再通过先查询索引再将Hbase中的数据查询出来。需要考虑的问题： 1、建立redis的连接，建立Hbase的连接 2、如何创建索引，即创建索引的key和value的设计 3、如何通过将查到的索引，去查询到对应Hbase的数据代码的难度并不大，主要是这个思路。package com.wyh.redis;
import org.apache.hadoo
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2023-05-26 15:21:25
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HBase是一种nosql数据库，使用hdfs作为自己的文件系统，所以是天然分布式的数据库。 nosql数据库和传统的关系型数据库有很大的不同，对于要存储的数据，nosql数据库使用一张big table进行存储。不像关系型数据库中把数据分成很多张表，还
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2023-09-20 06:59:18
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我们知道，HBase是一个基于列的NoSQL数据库，它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表，在一些应用中，通过设计RowKey，可以实现对海量数据的快速存储和访问。但是，对于复杂的查询统计类需求，如果直接基于HBase API来实现，性能非常差，或者，可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析，这也继承了MapReduce所具备的延迟性。 实现Impala与HBase整合，我们能够获得
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2023-10-25 11:41:06
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一 HBASE的概述HBASE的简介HBASE的起源与Google的论文的BigTable论文的,现在是Apache的顶级项目之一。HBAS不同于是一般的关系型的数据库，它是一个的非结构化的数据存储的数据库，而且和redis这个类按照key-value的存储数据形式的非结构化数据库的有点不同是，hbase是基于列进行存储的接近实时的数据库。 HBASE的结构和功能Hbase的
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2023-08-18 21:49:23
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Hadoop：是一个分布式计算的开源框架HDFS：是Hadoop的三大核心组件之一Hive：用户处理存储在HDFS中的数据，hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。Hbase：是一款基于HDFS的数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive与HBase的区别与联系区别：Hi
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2023-06-12 19:47:19
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# InfluxDB与HBase的关系探讨
在大数据和时序数据处理领域，InfluxDB和HBase都是备受关注的数据库选择。它们各自有独特的优势和使用场景，但在某些情况下，它们也可以互为补充，从而满足特定的应用需求。本文将探讨这两种数据库的关系，并通过代码示例来展示它们各自的特性及如何协调使用。
## InfluxDB简介
**InfluxDB** 是一个开源的时序数据库，专门用于高性能的
1. HBase集成MapReduceHBase表中的数据最终都是存储在HDFS上，HBase天生的支持MR的操作，我们可以通过MR直接处理HBase表中的数据，并且MR可以将处理后的结果直接存储到HBase表中。
参考地址：http://hbase.apache.org/book.html#mapreduce
三种整合方案：（1）MapReduce读取Hbase表数据，结果再写入Hbase
一、数据结构 hbase，mongodb，redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，他们的系统存储及处理的数量由大到小。 HBase基于列存储，提供<key, family:qualifier, timestamp>三项坐标方式定位数据，由于其qualifier的动态可扩展型（无需schema设计，可存储任意多的qualifier），特别适合存储稀疏表结构的数
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2023-07-04 15:21:20
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HBase学习（五）一、HBase索引案例（使用redis存储索引）在这里是简单模拟将索引存到redis中，再通过先查询索引再将Hbase中的数据查询出来。
需要考虑的问题：
1、建立redis的连接，建立Hbase的连接
2、如何创建索引，即创建索引的key和value的设计
3、如何通过将查到的索引，去查询到对应Hbase的数据添加依赖<!-- https://mvnre
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2023-07-12 10:31:20
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hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.6.0又增加了YARN HA
注意：apache提供的hadoop-2.6.0的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.0就需要重新在64操作系统上重新编译
一.重新编译
