背景快照就是把某个表的某个瞬时的状态像照照片一样固定下来，谓之曰快照思考那么既然要保留某个瞬时的数据状态，一直有写入的数据会不会影响快照的结果？会增加存储的数据量吗？快照能用来做什么？解答1.逻辑：写入的新数据不会影响快照的结果2.资源：存储的数据量会有一定增加，但不是做快照的时候直接就翻倍了,而是做完compact之后，放到归档目录下面本来要被清理掉的文件，现在因为有link引用而不去清理了3.
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2023-12-15 10:15:24
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特大注意：java连接的hbase都是单机版本的在192.168.244.134上。伪集群的在192.168.244.133上mysql是有锁的。hive不能说是数据库，是OlAP的。对大数据进行实时的读写操作的时候，我们用到hbase的。hbase可以随机写的，hive不支持随机写。hdfs是不支持随机写的。基本是k和v存储。hbase主要是实现了c和a的。---hbase加了时间戳了，做upd
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2023-12-05 23:55:37
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# 如何实现hbase自增字段
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"hbase自增字段"。在本文中，我将为你详细介绍实现这一功能的步骤和所需的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建HBase表] --> B[创建一个列族]
B --> C[插入数据]
C --> D[获取当前自增值]
原创
2024-06-01 05:06:22
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# Hbase自增ID实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Hbase自增ID。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hbase表 |
| 步骤二 | 创建一个Hbase协处理器 |
| 步骤三 | 配置Hbase表的协处理器 |
| 步骤四 | 插入数据并获取自增ID |
下面我将逐步解释每个步骤需要做什么，并
原创
2024-02-11 10:51:40
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# HBase自增ID
在大数据领域中，HBase是一种常用的分布式NoSQL数据库。它提供了高可靠性、高性能和高可伸缩性，并且能够存储海量数据。在HBase中，自增ID是一种常见的需求，本文将介绍如何在HBase中实现自增ID功能，并提供代码示例。
## 什么是HBase自增ID
在关系型数据库中，自增ID是常见的功能之一，它能够为每一条记录生成一个唯一的ID值。在HBase中，由于其分布
原创
2023-08-28 05:33:49
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# HBase 主键自增
在 HBase 中，行键（Row Key）用于唯一标识一行数据。HBase 的行键是按照字典顺序进行排序的，并且 HBase 不支持自动递增的特性。然而，有时候我们需要为每一行数据生成一个唯一的自增标识符。本文将介绍如何在 HBase 中实现主键自增的功能。
## 方案介绍
为了实现主键自增，我们可以利用 HBase 的原子操作和计数器特性。具体而言，我们可以使用
原创
2024-01-27 05:24:40
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1. HBase读写的方式概况主要分为：纯Java API读写HBase的方式；Spark读写HBase的方式；Flink读写HBase的方式；HBase通过Phoenix读写的方式；第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式，而第二、第三则分别是Spark、Flink集成HBase的方式，最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式，Phoenix集成的JDBC操作
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2023-07-25 15:24:07
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# 实现HBase Increase自增计数的方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在HBase中实现自增计数。这对于刚入行的小白来说可能有些困难，但只要按照以下步骤操作，你将能够轻松地完成任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 创建HBase表;
创建HBase表 --> 初始化计数器;
初始化计数
原创
2024-05-20 04:25:53
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Phoenix简介Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql
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2023-08-21 20:15:19
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1、整体来讲，HBase运行在hadoop之上，除了hbase部分数据存储在自己的内存中，其他的数据都存储在磁盘
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2023-10-04 16:10:06
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Phoenix定义 Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。HBase的查询工具有很多，如：Hive、Tez、Impala、Spark
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2023-09-22 12:57:26
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简介Phoenix是一个在Hbase上面实现的基于Hadoop的OLTP技术，具有低延迟、事务性、可使用SQL、提供JDBC接口的特点。 而且Phoenix还提供了Hbase二级索引的解决方案，丰富了Hbase查询的多样性，继承了Hbase海量数据快速随机查询的特点。Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase
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2023-07-13 16:49:51
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（一）概要
Apache Phoenix是基于BSD许可开源的一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Apache Phoenix主要特性：
嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API 可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模 完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的
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2024-08-20 13:33:20
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1. 背景经常会使用HBase进行查询等操作，hbase shell不太方便，装一个phoenix试试。phoenix语法2. 部署# 下载地址，找到对应HBase版本的 http://archive.apache.org/dist/phoenix/
# 将phoenix目录下的phoenix-4.8.2-HBase-1.2-server.jar、phoenix-core-4.8.2-HBase
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2023-07-03 17:14:58
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一、什么是Phonenix? Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HB
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2023-09-08 23:54:33
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Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查
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2023-07-14 22:01:44
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文章目录1、 初识 HBase1.1、海量数据与 NoSQL1.1.1、关系型数据库的极限1.1.2、CAP理论1.1.3、NoSQL1.2、HBase是怎么来的？1.3、为什么要用HBase1.4、基本概念1.4.1、整体架构1.4.1.1、Region 是什么1.4.1.2、RegionServer 是什么1.4.1.3、Master 是什么1.4.2、存储架构1.4.2.1、行键（rowk
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2023-08-01 15:18:43
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这个很全看这个HBase，一个NoSQL数据库，可存储大量非关系型数据。HBase，可以用HBase shell进行操作，也可以用HBase Java api进行操作。HBase虽然是一个数据库，但是它的查询语句，很不太好用。要是能像使用Mysql等关系型数据库一样用sql语句操作HBase，那就很Perfect了。现有工具有很多Hive，Tez，Impala，Shark/Spark
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2024-08-29 22:10:42
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一、什么是Phonenix?Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理
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2023-12-06 00:00:04
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摘要： 在密码学中，加盐是指在散列之前将散列内容（例如：密码）的任意固定位置插入特定的字符串。这个在散列中加入字符串的方式称为“加盐”。其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同，在不同的应用情景中，这个处理可以增加额外的安全性。1. 加盐能解决什么问题？加盐能解决HBASE读写热点问题，例如:单调递增rowkey数据的持续写入，使得负载集中在某一个RegionServer上引起的
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2023-07-18 11:11:49
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