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
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
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8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
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2023-08-08 21:38:14
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(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
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2023-07-21 15:38:17
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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
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2023-10-24 14:06:16
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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
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
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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
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,
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2023-10-08 06:53:45
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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
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
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
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2023-07-26 17:04:36
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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;
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
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2023-07-13 16:49:28
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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
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
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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Hbase Mapreduce例子
原创
2023-09-21 09:47:34
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# 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
MapReduce集成HbaseMR集成Hbase:读Hbase规则MR集成Hbase:读Hbase实现MR集成Hbase:写Hbase规则MR集成Hbase:写Hbase实现附录一:Maven依赖 MR集成Hbase:读Hbase规则目标掌握MapReduce中读取Hbase的开发规则分析读取由InputFormat决定
TextInputFormat:读取文件中的内容,每一行返回一
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
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