HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读取的分布式存储系统数据库，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase介于nosql（非关系型数据库）和RDBMS（关系型数据库管理系统）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
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2023-09-18 23:28:02
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HBase简介及其在大数据生态圈的位置HBase简介HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库来源于google的Bigtable HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力（是基于Hadoop的HDFS进行存储）HBase不同于一般的关系数据库，它适合非结构化数据存储Bigtable是什么 Bigtable是压缩的、高性能的、高可扩展性的、基于Google GFS文件系统的
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2023-07-30 17:13:59
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前言Hbase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上，支持 PB 级别、百万列的数据存储。作为性能如此强大的KV数据库，HBase的存储结构究竟是怎样的呢？面向列的存储结构究竟有什么样的不同之处呢？接下来会详细讲解这部分。HBase的存储结构为了清晰地表述这个，我们把HBase的存储结构分为逻辑结构和物理结构两个部分来描述。逻辑存储结构通过下图直观地展
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2023-09-02 23:06:44
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好的数据结构，对于检索数据，插入数据的效率就会非常高。常见的数据结构B+树根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每个键值都指向真正的数据块，每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围查询时
原创
2022-02-17 17:20:47
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# 如何实现"hbase 数据存储格式"
## 1. 流程
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(设计数据存储格式)
B --> C(创建HBase表)
C --> D(将数据写入HBase表)
D --> E(读取HBase表数据)
```
## 2. 了解需求
在实现"hbase 数据存储格式"之前，首先需要了解需求
原创
2024-05-31 04:23:27
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好的数据结构，对于检索数据，插入数据的效率就会非常高。常见的数据结构B+树根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每个键值都指向真正的数据块，每个叶子节点都有前指针和后指针，这是为了做范围查询时，叶子节点间可以直接跳转，从而避免再去回溯至枝和根节点。 特点： 1、有n棵子树的结点中含有n个关键字，每个关键字不保存数据，只用来索引，所有数据都保存
原创
2021-07-06 16:32:58
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Hbase架构图hbase主要包含管理集群或者表信息的Master节点，真正服务客户端读写服务的RegionServer节点，已经用于分布式协调服务的zookeeper节点组成，参见如下架构图: Hbase中Master节点的作用包括：创建表，修改表元数据，以及维持整个集群中RegionServer节点上Region的负载均衡。 Hbase的RegionServer节点包括：服务客户端的IO读写请
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2023-05-26 16:46:00
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# HBase存储数据格式
HBase是一个分布式、可伸缩、非关系型数据库，它基于Hadoop的HDFS存储系统。HBase以列簇为单位存储数据，每个列簇可以包含多个列族，每个列族可以包含多个列。数据存储在表中，表由行键、列族和列组成。
## HBase数据格式
HBase的数据格式是基于行键、列族和列的组合来存储数据，并且支持多版本数据。数据在HBase中以二维表格的形式存储，其中行键由用
原创
2024-06-01 06:07:33
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从这一章开始要讲Region Server这块的了，但是在讲Region Server这块之前得讲一下StoreFile，否则后面的不好讲下去，这块是基础，Region Sever上面的操作，大部分都是基于它来进行的。HFile概述HFile是HBase中实际存数据的文件，为HBase提供高效快速的数据访问。它是基于Hadoop的TFile，模仿Google Bigtable 架构中的SSTabl
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2023-06-12 17:56:32
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1.5hbase 读写流程1.5.1 LSMTreeLSM 树（log-structured merge-tree）。输入数据首先被存储在日志文件（HLog），这些文件内的数据完全有序。当有日志文件被修改时，对应的更新会被先保存在内存中来加速查询。当系统经历过许多次数据修改，且内存（存放数据）空间被逐渐被占满后，LSM树会把有序的“键-记录”对写到磁盘中，同时创建一个新的数据存储文件（
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2023-09-26 12:13:32
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Hbase是面向列式存储的NoSQL数据库。存储格式是Key-value格式。基于Googel的BigTable论文使用HDFS存储是利用其可靠性。Hbase的底层依赖于zookeeper和HDFS。Hbase的优点在于随机读写，吞吐量不算优秀，但是可以存储好多数据，不在乎数据的冗余。Hbase的随机读写可以加快程序的读写效率，因为hbase是基于Hdfs的，hdfs的运行速度很慢，为了加快速度，
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2023-06-14 15:12:17
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简介本文将全面解析HBase中数据的存储过程，以及数据的查询解析过程，帮你从底层了解HBase内部的工作原理和工作流程。一.HBase数据存储过程解析先来看一张HBase存储过程的全貌图，下文将分为两个部分来讲解HBase的存储过程。客户端的请求提交过程数据到达服务器RegionServer后的过程 （HBase的存储过程全貌示意图） 1.客户端的请求提交过程： （HBase请求提交过程
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2023-06-12 19:37:30
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简介数据库分类行式数据库列式数据库列式存储以列为单位聚合数据，然后将列值顺序存入磁盘（同一列族数据一般存储在同一个文件中，按列读取方便），同一列的数据一般是相似的，这样聚集在一起有利于压缩，像用增量压缩或前缀压缩等算法进行压缩。HBase并不是一个列式存储的数据库，但 是它利用了磁盘上的列存储格式
HBase 既不像行式存储，又不像列式存储。它其实更像是面向列族的存储数据库，因为不同行相同的
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2023-05-26 15:05:34
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HBase，全称Hadoop Database ，是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase的特性：HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase有三个主要组成部分：客户端库，主服务器和区域服务器。区域服务器可以按要求添加或删除。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。在HBase
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2023-07-27 17:24:36
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1 Phoenix简介1.1 Phoenix定义Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表，插入数据和查询HBase数据。1.2 Phoenix特点1)容易集成：如Spark，Hive，Pig，Flume和Map Reduce；2)操作简单：DML命令以及通过DDL命令创建和操作表和版本化增量更改；3)支持HBase二级索引
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2024-07-09 11:40:33
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HBase简介及其在大数据生态圈的位置HBase简介HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库来源于google的Bigtable HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力（是基于Hadoop的HDFS进行存储）HBase不同于一般的关系数据库，它适合非结构化数据存储Bigtable是什么 Bigtable是压缩的、高性能的、高可扩展性的、基于Google GFS文件系
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2024-05-30 13:09:23
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HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。分布式是因为HBase底层使用HDFS存储数据，可扩展也是基于HDFS的横向扩展能力，作为大数据的存储当然支持海量数据的存储，NoSQL非关系型数据库表结构和关系型数据库（如Mysql）的逻辑结构、物理结构很不一样，性质特点、应用场景也不一样。1、逻辑结构1）Name Space命名空间，类似于关系型数据库的 DatabBase
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2023-06-12 17:56:44
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1. HBase介绍 1.1 HBase简介 Hbase是一个非关系型的、持久的、分布式的、强一致性的存储结构、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 Hbase是Hadoop生态系统的一部分，Hbase数据最终是存储到HDFS文件系统当中； Hbase是基于列存储的数据库,具有负载均衡和故障恢复功能，同时可以自动扩展，具有高效的读写功能。（1）对于定义当中的几个名词的解
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2023-10-25 11:44:50
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一 存储处理器介绍通过HIVE存储处理器，不但可以让hive基于hbase实现，还可以支持cassandra JDBC MongoDB 以及 Google Spreadsheets HIVE存储器的实现原理基于HIVE以及Hadoop的可扩展性实现：输入格式化（input formats）输出格式化（output formats）序列化/反序列化包
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2024-06-05 21:18:36
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HBASE操作：（一般先合并region然后再压缩）一 、Region合并： merge_region 'regionname1','regionname2' ,'true' --true代表强制合并，一般要加上一般要是将小文件根据配置的最大上限进行合并，合并后最好清理一下hdfs二、Region 压缩：我们以test表为例：我们先
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2023-06-30 13:21:21
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