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  • HBase —— Shell操作2022-07-21 08:35:41

    HBase —— Shell操作 表的基本操作 创建表 create '表名', '列簇名', ... 查看表 list 删除表 ## 禁用表 disable "表名" ## 删除表 drop "表名" 添加数据 put '表名','ROWKEY','列簇名:列','值' 查看数据 get '表名','ROW

  • HBase —— 入门2022-07-15 10:34:01

    HBase —— 入门 HBase介绍     HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Big

  • Hbase命令2021-12-22 20:58:57

    目录 1:开启hbase前操作 2:验证hbase 3:建表 4:查看表 5:插入数据 6:扫描表 7:获取数据 8:默认多版本 9:ROWKEY是有序的按照字典升序 ascia码值 10: 查看建表的配置 11:切分表 12:表修改 13:count 表名 统计表的数量 14:delete '表名','rk','列簇:列名' 15:deleteall '表名', 'rk' 16:truncat

  • HBase shell基础操作2021-10-17 14:59:10

    文章目录 1、进入HBase shell命令2、创建表3、查看所有的表4、查看表详情5、表修改(1)增加新的列簇(2)删除指定的列簇(注意:表至少有一个列簇,所以要删除列簇需要表中至少两个列簇才能删除) 6、插入数据7、根据rowkey查询结果8、查询所有数据(1)扫描所有记录(2)扫描前两条(3)范围查

  • HBase 数据模型2021-06-19 21:36:27

    HBase 数据模型主要由table,row,column,timestamp,cell几个元素构成。 table 表,一个表可能包含多行数据,在HBase中,表其实是一个分布式的表,真正的数据是存储在Region中的,Region可以理解为分片,每个表会包含多个分片,分别由不同的RegionServer管理。每个分片会有多个副本,以实现分片的高

  • HBase的简易实践操作2021-04-13 20:55:48

    操作        1.解压缩 HBase 安装包            tar -zvxf /hbase的安装包路径 -C /解压后的路径                  2.重命名为 HBase 安装文件夹           dxc           cd /hbase解压后的路径        

  • hbase基本命令2021-01-15 12:36:03

    1、Hbase shell客户端使用        a、进入客户端 hbase shell        b、常用命令              list  列出Hbase中存在的所有表              alter 修改列簇(column family)模式              count  统计表中行的数量    

  • 基于lucene的数据列簇实现2019-08-15 16:35:58

      背景 '列簇'功能是一个较典型的存储需求。从名字中也可以看出其作用,就是将一张表中的不同的列的存储隔离开来,具体的说就是不同的列有不同的存储目录。在开源的世界列簇并不少见,常见的支持列簇的存储产品有hbase、RocksDB(columnfamily)等,列簇功能其实也成为了大数据存储组

  • HBase概述2019-07-07 14:03:22

    文章目录HBase概述数据库概念nosql型数据库关系型数据库MPP数据库HBase简介面向列存储的优势HBase和HDFS以及RDBMS的直接区别HBase和Hadoop(HDFS)之间的区别HBase和RDBMS的区别HBase特点HBase存储Hadoop生态系统图HBase中的表HBase数据模型部署HBase启动HBaseHBase的四个架

  • hbase的基本介绍2019-01-15 11:55:50

    1. hbase的简介:   HBASE是bigTable,(源代码是Java编写)的开源版本,是Apache Hadoop的数据库,是建立在hdfs之上,被设计用来提供高可靠性,高性能、列存储、可伸缩、多版本,的Nosql的分布式数据存储系统,实现对大型数据的实时,随机的读写请求。更是弥补了hive不能低延迟、以及行级别的增删改

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