作者：Gerhard_杨光辉Linux版本：CentOS7.2一、准备1.1软件版本hadoop-2.6.5.tar.gzzookeeper.3.4.10.tar.gzhbase1.3.1.bin.tar.gzgeomesa-hbase_2.11-2.0.1-bin.tar.gzjdk-8u181-linux-x64.tar.gzspark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgzsupermap-iserver-10.0.1-linux64

Kylin版本：2.5.1前言膜拜大神，Kylin作为第一个由国人主导并贡献到Apache基金会的开源项目，堪称大数据分析界的“神兽”。所以我也是抓紧时间来学习Kylin，感受Kylin所带来的魅力。一、Kylin简介Kylin的出现就是为了解决大数据系统中TB级别数据的数据分析需求，它提供Hadoop

需求：编写mapreduce程序实现将hbase中的一张表的数据复制到另一张表中*要求：读取HBase当中user这张表的f1:name、f1:age数据，将数据写入到另外一张user2表的f1列族里面去==****第一步：创建表注意：两张表的列族一定要相同/**create'user','f1'put'user','rk001','f1:name','to

Hbase读写数据流程regionserverHRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成,每个HStore对应了Table中的一个ColumnFamily的存储，可以看出每个ColumnFamily其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特

一、简介在上一篇文章HBase基础入门中，我们已经介绍了HBase的一些基本概念，以及如何安装使用的方法。那么，作为一名Javaer，自然是希望用Java的方式来与HBase进行对话了。所幸的是，HBase本身就是用Java编写的，天生自带了Java原生API。我们可以通过hbase-client来

一：HBase简介（一）HBase了解（实现对大<普通PC集群、十亿行，百万列>数据随机、实时存取操作）前提：基于Hdfs的查询由于其存储机制的限制，导致查询速度响应缓慢，无法解决一些对速度有要求的场景；传统数据库虽然查询快，但是无法支撑海量数据。因此就出现了HBase这种"数据库"。HBase是一个高

1、《HBase基础概念知识学习》https://www.toutiao.com/i6774215329498268164/2、《VM安装CentOS6.5》https://www.toutiao.com/i6739774433692484109/3、《HBase基础环境搭建》https://www.toutiao.com/i6774583961667502603/4、《HBase基础环境搭建之Hadoop搭建》https:/

一、概念Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是

本次记录是用于：SparkStreaming对接Kafka、HBase记录一、简介①HBase本身是一个菲关系型数据库，存储数据结构时以key-value结构来进行存储，HBase中的数据是稀疏的。②基于Hadoop运行，但是HBase的效率在秒级别③基于列存储：传统行存储方式在查询特定列时，大部分时间花在磁盘寻址；

https://docs.azure.cn/zh-cn/hdinsight/hbase/apache-hbase-replication了解如何在Azure中的一个虚拟网络内部或者在两个虚拟网络之间设置 ApacheHBase 复制。群集复制使用源推送方法。 HBase群集可以是一个源或目标，也可以同时充当这两个角色。 复制是异步的。 复制的

1、提高HbaseAPI写入操作效率：WriteBufferSizeHbaseClient会在数据累积到设置的阈值后才提交RegionServer。这样做的好处在于可以减少RPC连接次数Compression压缩HColumnDescriptorhcd=newHColumnDescriptor(familyName);hcd.setCompressionType(Algorithm.S

一、shell命令1、后缀.sh第一行需要加#！/bin/bash没有的话，需呀sh命令执行示例test.sh：#!/bin/bash date.est.sh提示没有权限，此时，需要chmod744test.sh二、调度工具1、airflow2、azkaban3、rundeck4、Linux自带的调度工具：crontab*代表每的意思使用crontab--help

HBase服务器在一台腾讯云上，本地Windows系统连不上，代码如下：packagecc11001100.hbase.baseOperation;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.TableName;importorg.apache.hadoop.

下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1F-xV-MFbutxF8pzfTocs3w 提取码：khx5 密码请私信

文章目录HBase入门认识HBase介绍HBaseHBase架构RegionServer集群结构HBase逻辑存储结构HBase物理存储结构HBase安装前期准备HBase安装步骤Hbase启动HBase验证备份masterHBase命令HBase命令介绍HBaseShell命令介绍status命令命名空间namespace相关命令介绍create_namespace

1.安装zookeeper1.1zookeeper下载地址http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.4.tar.gz1.2安装解压重命名:[hadoop@host151bigdata]$tar-zxvfzookeeper-3.4.5-cdh5.8.4.tar.gz[hadoop@host151bigdata]$ mv zookeeper-3.4.5-cdh5.8.4 zo

Hbase创建表插入数据创建表publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{//Instantiatingconfigurationclass初始化配置文件Configurationcon=HBaseConfiguration.create();//InstantiatingHbaseAdminclass初始化HbaseAdminH

关于几种压缩算法以及hadoop和hbase中的压缩配置说明  文章不错哇,转载下Hadoop中常用的压缩算法有bzip2、gzip、lzo、snappy，其中lzo、snappy需要操作系统安装native库才可以支持下面这张表，是比较官方一点的统计，不同的场合用不同的压缩算法。bzip2和GZIP是比较消耗CPU的，压

ES的性能优化es在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？在es里，不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。es的性能优化，主要是围绕着fileSystemcache也可以叫

phoenix的安装下载phoenix：http://www.apache.org/dyn/closer.lua/phoenix/apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.3/bin/apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.3-bin.tar.gz在HBase的每台机器上进行解压，进入phoenix目录，将目录下的phoenix-4.14.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase的安

异常信息20/02/2719:36:21INFOTaskSetManager:Startingtask17.1instage3.0(TID56,725.slave.adh,executor50,partition17,RACK_LOCAL,9698bytes)20/02/2719:36:22WARNTaskSetManager:Losttask21.0instage3.0(TID24,728.slave.adh,executor63)

安装环境thrift0.10hadoop-2.7.7hbase-1.2.8hadoop安装参考https://www.cnblogs.com/leesf456/p/4795507.htmlhbase安装参考https://blog.csdn.net/hhy1107786871/article/details/88551234注意hbase和hadoop版本的对应关系一开始thrift安装的0.13版本，用hbase

从生成hfile问题发现rowkey排序机制假如，我们要手动生成hfile到hdfs中，然后再通过bulkload将hifle导入到hbase数据库中现在我要提前生成100个rowkey//生成rowkeylistprivateList<String>getRowKeyList(StringrowsNum){List<String>list=newArrayList<>();

补充：使用secureCRT操作hbase（一）修改secureCRT配置环境（二）使用hbase，查看所有命令一：create建表（创建user表，包括base_info、extra_info两个列族）create'user',{NAME=>'base_info',VERSIONS=>3},{NAME=>'extra_info'}可以使用list命令查看所有数据表： 可以使用describe命令

需求：向ns1库的t1表中，rowkey为r6，cf1列族中的name列，写入数据tomput'ns1:t1','r6','cf1:name','tom'整个写的流程如下：1、查询zookeeper中的/hbase/meta-region-sever，找到habase：meta表所在的regionsever2、请求hbase:meta所在的regionsever发送请求查询meta表中的region和regi

在网上看过很多HBaes架构相关的文章，内容深浅不一，直到发现了一篇MapR官网的文章https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/#.VdMxvWSqqko，写得实在太shengdong了。因此，以这篇文章作为骨架，翻译了许多原文的内容，同时对一些细节进行自己的扩展，形成本文。1.HBas

之前有操作过HBase和Hive的案例，将30w条数据从Hive导入HBase。使用sqoop可以快速简单做到，但是在最新版HBase2.0与最新版Hive3.0之间，旧版sqoop不行，因此当时使用了JDBC来连接两者，达到数据导出的目的。HBase与Hive的对比Hive作为数据仓库，Hive的本质是将HDFS已经存储的文件在MySQL

前置博客（必读）HBaseAPI之表操作具体代码向表中插入数据功能代码publicstaticvoidaddRowData(StringtableName,StringrowKey,StringcolumnFamily,Stringcolumn,Stringvalue)throwsIOException{//创建HTable对象

HA+Zookeeper搭建:hadoop完全分布式搭建:https://www.cnblogs.com/Hephaestus/p/12213719.htmlhadoop高可用搭建:https://www.cnblogs.com/Hephaestus/p/12420370.htmlZookeeper集群搭建:https://www.cnblogs.com/Hephaestus/p/12421265.html1.写在前面1)版本兼容hadoop

准备工作在HDFS的/input目录下创建一个名为fruit.tsv的文件，内容如下：在HBase中创建一个名为fruit的表，如下：创建MapperpublicclassFruitMapperextendsMapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,Put>{ @Override protectedvoidmap(LongWritableke