矢量数据存储类型策略ArcSD针对不同的数据支持不同的矢量存储类型，下图是具体的每个数据库所支持的存储类型： 具体每个存储类型具体代表什么东西，大家可以查看里面有针对oracle数据库的各种数据存储类型的详细介绍。不同的存储类型的比较大的一个却别是所占有的存储空间不同，下面是以oracle数据库上三种存储类型所占有空间大小的对比： 其中以ST_GEOMETRY存储类型所占有的空间最小，次之是SDE
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2024-05-20 21:37:31
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目录写原理读原理Flush流程HFile合并流程Region拆分流程数据删除时间HBase系列：
HBase系列（一）、数据模型 HBase系列（二）、架构原理写原理客户端请求HBase写请求（PUT,DELETE）流程如下：Client 先访问ZK中的/hbase/meta-region-server 这个Znode，获取 hbase:meta 表所在的RegionServe
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2023-07-13 15:57:04
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目录1.HBase写入数据流程2.疑问2.1上述（8）中，数据写入到HLog时，实际上在这个时刻只是写入文件系统的缓存中，并没有真正的落地到磁盘中，那什么时候落地到磁盘中呢？1.HBase写入数据流程（1）Client向服务端发起Put请求。默认情况下，autoflush=true，所以每发送一个Put请求，就会直接发送到服务端。当autoflush=false时，则会将Put缓存到本地buffe
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2023-09-15 09:08:19
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1.HBase写流程概述HBase采用LSM树结构，天生对写更友好，从整体架构来看，有3个阶段客户端处理阶段：将写请求进行预处理，并根据集群元数据定位写入数据所在的RegionServer，将请求发送给对应的RegionServerRegion写入阶段：RegionServer接收写入请求后将数据解析，先写入WAL，再写入对应的Region列簇(Store)的MemStoreMemStore的落盘
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2023-08-10 09:55:36
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HBase写数据详细过程Client先访问zookeeper，找到Meta表，并获取Meta表元数据。根据Meta表元数据，确定当前将要写入的数据所对应的HRegion和HRegionServer服务器。Client向该HRegionServer服务器发起写入数据请求，然后HRegionServer收到请求并响应。Client先把数据写入到HLog，以防止数据丢失，然后将数据写入到Memstore
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2023-07-12 17:50:08
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HBase数据的写入过程：1、Client访问zookeeper，获取元数据存储所在的regionserver2、通过刚刚获取的地址访问对应的regionserver，拿到对应的表存储的regionserver3、去表所在的regionserver进行数据的添加4、查找对应的region，在region中寻找列族，先向memstore中写入数据5、当memstore写入的值变多，触发溢写操作（fl
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2023-07-06 17:15:06
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原生的写入流程读取数据 --> HBase的内存 --> StoreFile --> HFile --> 分裂到更多的Region中原生的写入方法有什么问题写入效率比较慢由于数据量比较大,写入操作会长期占用HBase的带宽,这时候如果还有大量的读操作,可能会导致读操作变的异常缓慢,因为没有带宽读取数据导致HBase的压力剧增,不断地溢写,不断地合并,不断地分裂HBase的B
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2023-05-17 21:16:52
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HBase读数据流程说明：HBase集群，只有一张meta表，此表只有一个region，该region数据保存在一个HRegionServer上1、客户端首先与zk进行连接；
从zk找到meta表的region位置，即meta表的数据 一HRegionServer上；客户端与此HRegionServer建立连接，然后读取meta表中的数据；meta表中存储了所有用户表的region信息，我们可以
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2023-06-19 10:07:16
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HBase的批量加载: 将一批数据一次性全部写入到HBase中原生写入流程: 读取数据 --> hbase的内存 --> storeFile ---> HFile ---> 分裂 到更多的Region中HBase的bulk load的应用场景: 适合于需要一次性写入大量的数据场景演示步骤：将CSV文件转换为HFile文件格式package com.itheima.hbase
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2023-06-06 14:48:24
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大数据技术之HBase第1章 HBase简介1.1 什么是HBaseHBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默
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2023-12-06 14:15:15
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写入数据的详细过程？ 怎么确认写入操作成功呢？
只要在WAL(write ahead log要提前写的文件)和MemCache中同时写入成功了，那么hbase的put(写)操作成功了。
WAL：HBase为了保证写入数据的可靠性，提出了WAL的概念；打个比方：迅雷在下载的时候，会把大文件分解成一个一个的小碎片数据，然后把这些小碎片文件下载完后再组装起来，那么这个大文件就下
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2023-08-18 22:24:50
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一、调整参数 入门级的调优可以从调整参数开始。投入小，回报快。 1. Write Buffer Size 快速配置 1. HTable htable = new
2. htable.setWriteBufferSize(6 * 1024 * 1024);
3. htable.setAutoFlush(false); 设置buffer的容量，例子中设置了6MB的
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2023-09-15 09:15:58
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1.概述在进行数据传输中，批量加载数据到HBase集群有多种方式，比如通过HBase API进行批量写入数据、使用Sqoop工具批量导数到HBase集群、使用MapReduce批量导入等。这些方式，在导入数据的过程中，如果数据量过大，可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO、HBase Handler数等)。今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进
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2024-06-16 00:05:50
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HBaes介绍HBase是什么？ 数据库 非关系型数据库（Not-Only-SQL） NoSQL 强依赖于HDFS（基于HDFS） 按照BigTable论文思想开发而来 面向列来存储 可以用来存储：“结构化”数据，以及“非结构化”数据 一个另新手程序员不爽的地方： HBase在查询数据的时候，只能全表扫描（最少要按照某
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2023-09-13 22:03:11
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HBaseFsck (HBCK)工具可以检测 HBase 集群中 Region 的一致性和完整性，同时可以对损坏的集群进行修复。HBCK 主要工作在两种模式下：一致性检测只读模式和多阶段修复模式。HBase 集群一致性状态HBase 集群一致性主要包括两个方面：HBase Region 一致性：集群中所有 Region 都被 assign，而且 deploy 到唯一一台 RegionServer
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2023-07-14 21:50:25
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本文主要是总结一下hbase几种写入常见的方式，以及涉及的应用场景，尽量覆盖日常业务中的使用场景，另外再总结一下其中涉及到的一些原理知识。也算是自己学习的汇总。hbase也接触很久了，各种应用的场景也见到了很多。借此机会好好总结一下。 hbase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需要传入rowkey，并将列族，列名，列值add进去。然后HT
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2024-07-05 20:42:03
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# Hive数据写入HBase的实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Hive将数据写入HBase。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了简单的SQL查询接口，能够方便地处理大规模的结构化数据。而HBase是一个在Hadoop之上构建的分布式、面向列的数据库，能够提供实时的读写性能。通过结合Hive和HBase，我们可以实现将Hive表中的数据写入到
原创
2023-09-08 05:38:26
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# 使用 PySpark 将数据写入 HBase 的步骤
在大数据处理领域，Apache HBase 是一个强大的 NoSQL 数据库，而 PySpark 则提供了与之交互的接口。本文将引导你如何通过 PySpark 将数据写入 HBase。我们首先概述整个过程，然后逐步解释每一步所需的代码和意义。
## 整体流程
以下是将数据从 PySpark 写入 HBase 的步骤：
| 步骤
HBase批量写入数据
原创
2022-01-13 11:14:56
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一、HBase安装1、上传解压2、修改环境变量vi /etc/profileexport HBASE_HOME=/home/hadoop/hbaseexport PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin3、修改配置文件vi hbase-env.shexport JAVA_HOME=/usr/jdk/export JAVA_CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.ja
原创
2022-04-22 10:17:46
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