创建表hbase_test有两个列族CF1和CF2向表中添加数据，在向HBase的表中添加数据的时候，只能一列一列的添加，不能同时添加多列。create 'hbase_test',{NAME=>'cf1'},{NAME=>'cf2'}
put 'hbase_test', '001','cf1:name','liz';
put 'hbase_test', '001','cf1:age',
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2023-06-13 14:52:32
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爬虫数据存储1、 HTML正文抽取 1.1、存储为json 首先使用Requests访问http://seputu.com/,获取HTML文档内容，并打印内容，代码如下 1.2、爬虫异常发送邮件开启网易邮件的第三方设置获取邮箱授权码 构造MIMEText对象时
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2023-07-02 21:11:29
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这几年学习爬虫，常常遇到一个棘手的问题是对数据的存储上，爬下的数据往往花很大时间在不同的库表之间搬移，总结下来遇到的麻烦无外乎几点：表字段的设计改动频繁爬取数据的规模过大影响易操作性爬虫抓取数据后的存储参见存储爬虫抓取数据的5种方式比较，一般分如下几种方式：以json格式存储到文本文件存储到excel（或txt）存储到sqlite存储到mysql数据库存储到mongodb这里预先注意的是，存储数据
Hbase本身是数据库，本身就是为了存储数据，因此了解其存储原理对我们是很有必要的，这样我们才能更好的使用Hbase。 首先才能存储模式开始，Hbase的存储模式与传统型的存储模式有什么区别。 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表 ·行式存储以一系列的行来
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2023-08-15 18:23:42
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数据存储在前面的几篇文章中，我分别总结了：什么是爬虫requests模块总结正则表达式提取数据XPath解析数据Beautiful Soup解析数据pyquery解析数据jsonpath提取json数据在上面的几篇文章当中都有实战项目进行配合，帮助各位看我的文章的小伙伴可以亲切的感受到爬虫的乐趣。在实战的过程当中很多时候也会将数据保存起来放在Excel文件或者是文本文件当中，但是却没有对数据的存储
目录什么是数据存储准备工作保存为文本形式文件打开方式保存为txt文本保存为JSON保存为CSV保存到数据库保存到MySQL保存到MongoDB保存到Redis总结 什么是数据存储 这个我感觉真的不用解释了吧。就是把爬取到的数据做一个保存，数据的存储形式多种多样，但主要分为两类，一类是简单的保存为文本文件，例如txt、json、csv等，另一类是保存到
一、HBase定义1.1 HBase定义HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库非结构化数据存储的数据库，基于列的模式存储。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，写入性能很强，读取性能较差。利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。关系型数据库存储数据是以表格的形式存储，非关系型数据库是以<k
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2023-06-12 19:16:58
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1 HBase 浅析1.1 HBase 是啥HBase 是一款面向列存储，用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase 的存储是基于HDFS的，HDFS 有着高容错性的特点，被设计用来部署在低廉的硬件上，基于 Hadoop 意味着 HBase 与生俱来的
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2023-07-06 20:46:04
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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 存储结构 数据模型 TABLEHBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(Column family),一行由RowKey 时间戳，若干个列组成。除了rowkey和时间戳外，其他的列称为列族，他的命名有一定的规范。rowKey就像关系数据库的主键，用来检索记录。table中所有的记录按rowkey来排序，访问hbase表的记录有三种方式，分别是1 通过单个row
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2023-08-16 17:24:52
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HBASE基础1. HBase简介HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。它基于Google Bigtable开源实现，但二者有明显的区别：Google Bigtable基于GFS存储，通过MAPREDUCE处理存储的数据，通过chubby处理协同服务；而HBase底层存储基于hdfs，可以利用MapReduce、Spark
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2023-06-29 23:31:08
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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googlBigtableHBase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文件系统的数据库用
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2023-08-30 13:17:41
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HBase的数据结构及逻辑存储结构一、HBase的逻辑结构(1)store(2)列(3)列族(4)Row Key(5)Region二、使用步骤三、数据模型(1)Name Space(2)Region(3)Row(4)Column(5)Time Stamp(6)Cell 一、HBase的逻辑结构HBase的数据模型和数据库很类似，但底层的存储结构完全不同。 HBase的数据模型分为：store（相
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2023-06-30 00:07:30
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1、HBase的数据存储原理一个HRegionServer会负责管理很多个region一个**region*包含很多个store
一个列族就划分成一个store**如果一个表中只有1个列族，那么每一个region中只有一个store如果一个表中有N个列族，那么每一个region中有N个store一个store里面只有一个memstore
memstore是一块内存区域，写入的数据会先写
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2023-06-12 19:18:46
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Hbase概述与读写流程一、Hbase概述Hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据（底层是字节数组做存储的）HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用
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2023-07-05 21:22:16
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一、简介 1、HBASE是建立在hdfs上的，是bigtable的开源java版本，提供了高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。以列的方式进行数据的存储和管理,只支持比较简单的（单行）事务 2、HBASE来源于Google的思想 gfs MapReduce bigtable（HBASE） 建立在hdfs上HBASE和hdfs具有紧耦合关系 3、HBASE是一个实时读写的
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2023-06-12 19:37:24
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HBase分布式数据库最重要的就是存储数据，下面，从四个方面详细介绍HBase的物理存储。 1.HBase表的数据按照行键RowKey的字典序进行排列，并且切分多个HRegion存储，存储方式如图1所示。 图1 Region在行方向上的存储 2.每个Region存储的数据是有限的，如果当Region增大到一个阀值(128)时，会被等分切成两个新的Region，切分方式如图2所示。 图2
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2023-06-16 15:54:28
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提起大数据平台的存储，我们能想到的技术有很多，比如分布式文件系统HDFS，以及在HDFS上的列式存储技术Parquet、ORC，还有以KV形式存储半结构化数据的HBase等。尽管它们都有鲜明的特点，但一种存储格式不能同时支持增删改查，这些存储技术都存在着一定的局限性。这就是为什么有了如此多的存储技术，但亿信华辰公司还要开发出一款全新的数据存储平台？ 现状：一种存储格式无法满足需求通常，在 Hado
文章目录HBase概述引言特点HBase和关系数据库区别使用场景CAP理论HBase架构图HBase数据结构HBase安装&配置1. 运行环境2. 安装和配置3. 启动4. Web UI5. shell操作6. Java API HBase概述引言HBase(Hadoop Database)，是一个基于Google BigTable论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 H
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2023-08-15 09:55:24
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分布式数据库HBase 概述 HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase可以支持超过打过莫数据存储，他可以通过水平式扩展的方式，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。简介 HBa
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2023-08-31 01:57:20
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