mysql 1 package sink; 2 3 //import com.util.Propss; 4 //import com.bean.Sku; 5 import org.apache.flink.configuration.Configuration; 6 import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; 7 import org.apache.kafka.clients.produ
写在前面 安装HBase必须先安装 Zookeeper，安装教程见《CentOS7安装Zookeeper集群》 Hadoop，安装教程见《CentOS7安装Hadoop集群》 软件下载 自行下载所需版本，提供hbase-2.0.5-bin.tar.gz百度云下载地址 解压缩 tar xzvf hbase-2.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/ 解压路径看个人
第一章 Hbase简介 第二章 HBase安装 第三章 Hbase Shell操作 第四章 Hbase数据结构 4.1 RowKey(行键) 要保证全局唯一，是用来检索记录的主键，只有三种方式。 通过单个RowKey访问； 通过RowKey的正则； 全表扫描； RowKey的设计 尽量把时间戳加进去； 4.2 Column Family(CF，列族) 创建的时
HBase学习路线 01_尚硅谷_HBase_课程介绍 02_尚硅谷_HBase_介绍 03_尚硅谷_HBase_特点 04_尚硅谷_HBase_架构 05_尚硅谷_HBase_角色介绍 06_尚硅谷_HBase_安装配置&启动 07_尚硅谷_HBase_Shell操作之增&查 08_尚硅谷_HBase_Shell操作（二） 09_尚硅谷_HBase_删除操作执行 10_尚硅谷_H
1.报错信息（起初我重置了namenode） 2. 启动所有sh文件 在hbase目录下 bin/start-hbase.sh 3.重新创建表格 4.总结 显示初始化可能是没有启动regionserver，可以尝试启动所有的sh文件 参考连接：https://blog.csdn.net/weixin_45838279/article/details/1213898
依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>2.4.11</version> </dependency> 代码 import com.jpush.hbase.p
解决跨区数据一致问题，如果数据库不支持同步，则在业务层做双读或者双写，双读和双写的使用场景不同 灌库在线数据库，为了减少在线压力，尽量的把压力转移到离线数据库来（例如hbase支持大批量的scan） 对于读和写的权衡，如果是读多写少，则需要保证读优先，写尽量不要影响读；如果是读少写多，则要尽
为什么要进行StoreFile Compaction 由于MemStore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不用版本和不同类型有可能分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据。 StoreFile Compaction Minor Compaction 会把
1 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 2 3 import java.util.HashMap; 4 import java.util.Properties; 5 6 public class Propss { 7 static Properties producer_Props = new Properties(); 8 static Properties consumer_Props = new Propert
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1） 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。
HBase 是一个开源的、分布式的、版本化的非关系型数据库，它利用 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）提供分布式数据存储。HBase 是一个可以进行随机访问的存取和检索数据的存储平台，存储结构化和半结构化的数据，因此一般的网站可以将网页内容和日志信息都存在
一、过滤器能干什么 HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作。 通常来说，通过行键、列来筛选数据的应用场景较多。 二、常见的过滤器 基于行的过滤器 PrefixFilter: 行的前缀匹配 PageFilter: 基于行的分页
面对百亿数据，HBase为什么查询速度依然非常快？ HBase适合存储PB级别的海量数据（百亿千亿量级条记录），如果根据记录主键Rowkey来查询，能在几十到百毫秒内返回数据。 那么HBase是如何做到的呢？ 接下来，简单阐述一下数据的查询思路和过程。 查询过程 第1步： 项目有100亿业务数据，存储在一个HBas
HBase的RowKey设计 目录HBase的RowKey设计rowkey唯一原则rowkey长度原则rowkey散列原则热点问题加盐哈希反转时间戳"反转"其他一些建议 HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。 H
HBase过滤器及其代码示例 目录HBase过滤器及其代码示例作用比较过滤器操作符常见的六大比较器BinaryComparator：二进制比较器BinaryPrefixComparator：前缀二进制比较器NullComparatorBitComparatorRegexStringComparatorSubstringComparator：字符串比较器示例代码rowKey过滤器：RowFilt
在HBase插入数据时，先输入数据的格式为rowkey => info => column => value rowkey：行键，唯一且不重复 info：列族（数量一般不超过3个） column：列（在列族下，一个列族下可有许多个列） value：值 timestamp：时间戳 cell：单元格 表的
一、Hadoop生态中的各个组件及功能 1.HDFS（分布式文件系统） HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3 等集成，甚至可以通过Web协议来操作。 2.MAPREDUCE（分布式计算框架） MAPREDUCE是一种给计算模型，用
hbase 中的 regions(分区) Hbase的数据以HFile的格式存在于HDFS 手动切分表来生成多个regions split '表名','rowkey' 就会按照 指定的 rowkey 切分这张表 例如 split 'test','10' 将 test 表 按10 切分，生成两个region hbase:meta --- 存储表的元数据的 例如 region 的范围 hb
Hbase常用shell命令 目录Hbase常用shell命令1、操作Hbase数据的方式2、操作Hbase的shell命令进入到hbase的命令栏创建查看----list、desc删除----drop、delete加载数据----put获取数据----get、scan测试表是否存在统计表的记录数3、多版本案例说明4、表结构分析5、数据的多版本设
集群共三台主机，两个数据节点，hbase共有两个regionserver 1）存在的问题 8月6日晚九点半，测试集群两个regionserver同时异常，hbase除了list以外的操作都不能执行，观察master和regionserver的日志，都出现了如下报错： （2）分析过程 从日志中暂时未分析出具体原因，决定先重启，重启后，hbase恢复正
集群环境：临时搭建一套集群（3台虚拟机）下载ycsb工具包：ycsb-0.12.0.tar.gz 下载地址： https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/tag/0.12.0 安装步骤： 1、 解压 安装 包 tar zxvf ycsb-0.12.0.tar.gz 2、配置环境变量 ###ycsb YCSB_H
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 Hadoop生态图： 1.HDFS 分布式文件系统 Hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（Google File System,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务
一、MapReduce 主要由Google Reduce而来，它简化了大型数据的处理，是一个并行的，分布式处理的编程模型。hadoop2.0它是基于YARN框架构建的。YARN的全称是Yet-Another-Resource-Negotiator。Yarn可以运用在S3|Spark等上。 二、HDFS 它是由Google File System而来，全称
大家帮忙看下 hbase每个RS高达几十上百万个压缩队列 日志显示频繁的minor compaction 现在导致写入数据变的缓慢了 这种情况该如何优化或解决?我的设置参数如下： hbase.hregion.memstore.flush.size=256M 每台redionserver上有region数量2000+个 每台regionserver的HBASE_HEAP
1、Hbase产生背景 1.1、hadoop特点 （1）存储：对于任意格式的庞大数据集，hadoop可以做到安全存储 （2）单条记录：无法在庞大数据集中做针对单条记录随机的低延迟的增删改查 1.2、hive特点 （1）存储：对于存储在HDFS上的结构化数据抽象成为一张二维表格，使用Hive进行各种Insert/select操作 （2）单
