一、基本原理  1.hbase的位置  上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构。其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷
转载 2023-08-27 00:51:14
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# HBase与MapReduce的结合使用 HBase是一个开源的、分布式的、面向列的数据库,适合存储大规模的稀疏数据。它运行在Hadoop之上,能够利用Hadoop的存储和计算能力。MapReduce(MR)是Hadoop的计算模型,用于处理大数据集中。将HBase与MapReduce结合使用,可以充分发挥两者的优势,实现对大数据的高效处理。 ## 什么是HBaseHBase是一个N
原创 2024-08-02 09:43:33
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MR数据流向示意图步骤 1输入文件从HDFS流向Mapper节点。在一般情况下,map所需要的数据就存在本节点,这就是数据本地化计算的优势,但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点,数据冗余度是10,每个文件并不能均匀分布在每个节点上),而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量),所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据。步骤 2Mapp
转载 2023-12-19 19:51:26
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本次是第一次在生产环境部署HBase,本文若有配置上的不妥之处还请高手指正。hadoop版本:hadoop-2.4.1HBase版本:hbase-0.98.6.1-hadoop2Zookeeper版本:ZooKeeper3.4.6JDK:1.6操作系统:centOS6.3 64bit 1. 安装snappy#yum install snappy Installed: snappy.x86
转载 2024-07-25 16:38:06
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MR程序的执行环境有两种:本地测试环境、服务器环境。    1、本地环境执行MR程序的步骤:      (1)在windows下配置hadoop的环境变量      (2)拷贝debug工具(winutils)到HADOOP_HOME/bin      (3)从源码中拷贝org.apach
转载 2024-10-27 06:49:18
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Compact作用       当MemStore超过阀值的时候,就要flush到HDFS上生成一个HFile。因此随着不断写入,HFile的数量将会越来越多,根据前面所述,HFile数量过多会降低读性能。为了避免对读性能的影响,可以对这些HFile进行compact操作,把多个HFile合并成一个HFile。compact操作需要对HB
转载 2023-07-31 22:13:08
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1.0 Hbase原理及基本说明HBase 数据模型的关键在于稀疏、分布式、多维、排序的映射。其中映射 map指代非关系型数据库的 key-Value 结构。Hbase存储数据的原貌:<pre class="prettyprint hljs ruby" style="padding: 0.5em; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier
转载 2023-09-11 21:49:56
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# MR分析完数据存入HBase 在大数据技术生态中,MapReduce(MR)是一个重要数据处理模型,而HBase则是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库。结合这两者可以有效地处理和存储大量数据,适用于实时查询和大规模数据存储的场景。本文将向您介绍如何使用MR分析数据并将其存储到HBase中,同时提供代码示例和类图说明。 ## 1. MapReduce概述 MapReduce是一个编程模
原创 2024-10-03 03:21:03
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1.注意问题: 1.在开发过程中一定要导入hbase源码中的lib库否则出现如下错误 TableMapReducUtil 找不到什么…… 2.编码: import java.io.IOException; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; impor...
原创 2021-07-29 10:38:41
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目录0.引 言1.备份方法2 数据恢复方法 2.1 将将备份文件添加到hdfs中2.2 导入数据到HBase集群3 相关参考代码4.小 结0.引 言HBase在大数据处理中地位至关重要,有的公司会将HBase作为原始数据接入层,那么Hbase的数据备份就显得至关重要,那么如何备份呢?这里我们引入Hbase的一个API,hbase org.apache.hadoop.hbase.mapre
转载 2024-03-04 09:43:58
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首先,它不能随便被创建。在Eclipse中, package-info文件不能随便被创建,会报“Type name is notvalid”错误,类名无效,Java变量定义规范是:字母、数字、下划线,还有那个不怎么常用的$符号(顺带说下,Java是支持中文名称的变量,习惯挑战的同学可以尝试下,分享一下这方面的经验),这个中划线可不再之列,那怎么创建这个文件呢?很简单,用记事本创建一个,然
1 hbase写入流程 hbase中无论是新增数据还是修改已有行,其内部流程都是一样的,hbase执行写入时会写到两个地方,write-ahead log 简称wal 也叫hlog 预式日志 和 MemStore,hbase默认把数据先写到这两个地方,只有这两个地方的变化都写入并确认后,才认为动作完成。 MemStore是内存中的缓冲区默认64m,HBase会把要写入的数据在这里积累,当填满后
目录Shell语法虚拟机操作表的基本操作数据导出/导入导出导入 Shell语法以下是较为常用的shell命令名称描述语法help ‘命令名’查看命令的使用描述help ‘命令名’status返回hbase集群的状态信息statustable_help查看如何操作表table_helpcreate创建表create ‘表名’, ‘列族名1’, ‘列族名2’…alter修改列族添加一个列族:alte
转载 2023-07-14 21:58:57
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# HBase使用MapReduce查询总记录数 HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库,适用于大规模的实时数据存储。它以列簇的方式存储数据,非常适合大数据环境。如果你需要在HBase中查询总记录数,使用MapReduce是一种高效的解决方案。在这篇文章中,我们将详细介绍如何利用MapReduce来查询HBase的总记录数,并提供相关代码示例。 ## HBase基本架构 在深入代码
原创 2024-08-13 07:00:59
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# 如何用PythonMapReduce代码 MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型,它将数据处理分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Python是一种流行的编程语言,也可以用来编写MapReduce代码。 ## MapReduce示例 我们将以一个简单的示例来说明如何使用Python编写MapReduce代码。假设我们有一些文本文件,我们希望统计每个单词出现的次数。
原创 2024-04-03 06:02:18
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 //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key的类型,VALUEIN是输入的value的类型 //map 和 reduce 的数据输入输出都是以 key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要处理的文本中一行的起始偏移量,这一行的内容作为value public class WCMapper ex
如果你生活在Java之外的世界,最常见的访问HBase的方法是通过Thrift[1]。Thrift是一种语言和一套生成代码的工具。Thrift有一种描述对象和服务的界面定义语言(Interface Definition Language)。它提供了一种网络协议,使用这些对象和服务定义的进程之间基于这种网络协议彼此进行通信。Thrift根据你描述的界面定义语言生成你喜欢的语言的代码。使用这种代码,你
HBase的数据备份 1.1 基于HBase提供的类对表进行备份 使用HBase提供的类把HBase中某张表的数据导出到HDFS,之后再导出到测试hbase表中。 (1) ==从hbase表导出到HDFS==~~~shell [hadoop@node01 shells]$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export myuser /hb
# HBase统计数据量MR实现流程 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何使用HBase和MapReduce来统计数据量。下面是整个流程的步骤简述: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 创建HBase表 | | 步骤2 | 编写一个MapReduce作业 | | 步骤3 | 设置作业的输入和输出路径 | | 步骤4 | 实现MapReduce的Mappe
原创 2023-08-29 12:46:05
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1、hbase 表参数问题 我们有多套hbase 集群,之前 zookeeper 的地址写错了,连到另一个集群的情况下,程序还是可以正常执行,在 Hbase 中怎么试都没有数据,之后慢慢扒 taskmanager.log 才看到是 地址写错了:
转载 2020-04-28 11:16:00
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