将语句写入文件并运行:vim sqoop2.txtimport--connectjdbc:mysql://node1:3306/result_db--usernameroot--passwor
原创
2022-07-01 18:00:14
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使用HBase的API中的Put是最直接的方法,用法也很容易学习。但针对大部分情况,它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时,效率问题体现得尤为明显。
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2023-05-25 10:11:46
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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
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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下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与
原创
2022-11-02 08:57:02
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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
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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# 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
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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下文将重点说明通过Sqoop实现Mysql与HDFS互导数据,Mysql与Hbase,Oracle与Hbase的互导最后给出命令。一、Mysql与HDFS互导数据环境:宿主机器操作系统为Win7,Mysql安装在宿主机上,宿主机地址为192.168.66.963台虚拟机操作系统为Ubuntu-12.04.1-32位三台虚拟机已成功安装hadoop,并实现免密钥互访,配hosts为:192.168
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2014-12-30 20:41:00
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文章目录Spark通过Bulk Load 写入Hbase 背景 BulkLoad Bulk Load的实
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2022-09-02 14:12:13
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导读:本文详细介绍了如何将Hive里的数据快速稳定的写进HBase中。由于数据量比较大,我们采取的是HBase官方提供的bulkload方式来避免HBase put api写入压力大的缺陷。团队早期采用的是MapReduce进行计算生成HFile,然后使用bulkload进行数据导入的工作。因为结构性的因素,整体的性能不是很理想,对于部分业务方来说不能接受。其中最重要的因素就是建HBase表时预分
HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式:使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase另一种方式就是使用HBase原生Client API本文就是示范如何通过MapReduce作业从一个文件读取数据并写入到HBase中。首先启动Hadoop与HBase,然后创建一个空表,用于后面导入数据:hbase(main)
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2023-07-12 20:41:45
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# Flume从HDFS到HBase的数据流转
Apache Flume是一个分布式服务,用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。将数据从HDFS(Hadoop分布式文件系统)传输到HBase(一个分布式、可扩展的NoSQL数据库)是Flume的一项常见应用场景。本文将介绍如何通过Flume将数据从HDFS导入到HBase,并提供相关的代码示例。
## Flume的基本架构
Flume由三部
这里小编介绍两种导入数据的方式,一种是基于hive,一种是基本文件生成HFile。1.hive-hbase-handler导数据这种方式需要一个jar包支持:下载地址:将其放入$HBASE_HOME/lib并将原有的jar包复制。其次修改hive-site.xml:#加入:<property><name>hive.aux.jars.path</
原创
2019-08-05 16:18:23
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数据倾斜:就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
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2023-07-11 22:06:15
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一、hive 数据导入导出1、distcp 分布式拷贝新旧集群之间如果能直接通讯,在不考虑影响业务的情况下,最便捷的方式是使用分布式拷贝,但是又分为相同版本和不同版本直接拷贝,以下为相同版本之间拷贝的方式。hadoop distcp -D ipc.client.fallback-to-simple-auth-allowed=true hdfs://10.1.42.51:8020/user/hiv
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2023-08-18 23:24:53
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bulk-load的作用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中,对于海量数据装载入hbase非常有用,参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html: hbase提供了现成的程序将hdfs上的...
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2013-11-26 09:07:00
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