这两命令可以匹配正则表达式,对表进行批量操作,也可以对确定名字的单表操作,在表名不存在时,也不会返回exception,只会有提示信息.\ny是为了实现自动确认,因为这两命令需要用户交互确认. 例子,删除所有“haha”开头的表: echo -e "disable_all 'haha.*'\ny" | hbase shell -necho -e "drop_all 'haha.*'\ny" | hbase shell -n

hbase(main):005:0> truncate 'fr:test' Truncating 'FaceBase' table (it may take a while): - Disabling table... - Dropping table... - Creating table... 0 row(s) in 14.4220 seconds truncate是disable.drop.create三个动作的自动化集成.

本文将对Apache HBase可用的数据备份机制和大量数据的故障恢复/容灾机制做简要介绍. 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量添加,很多企业须要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复(backup and disaster recovery, BDR)机制来保证它们的企业(数据)资产. HBase和Apache Hadoop系统提供了很多内置的机制,能够高速而轻松的完毕PB级数据的备份和恢复工作. 在这篇文章中,你将会对在HBase中可用的数据备份机制有一个高层次的简要了解

1.创建hbase jar包到hive lib目录软连接 hive需要jar包: hive-hbase-handler-0.13.1-cdh5.3.6.jar zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.jar guava-12.0.1.jar                  --删除hive下低版本jar包,cp hbase中的到hive/lib/下(即需要注意jar包版本) ln -s /opt/cdh-5.3.6/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-se

--SQL批量更新数据库中所有用户数据表中字段类型为tinyint为int --关键说明:--1.从系统表syscolumns中的查询所有xtype='48'的记录得到类型为[tinyint]的字段--2.更新字段类型前如果该字段有默认值索引则应先删除掉对应的索引--3.数据表字段数据类型为tinyint在CodeSmith中读出来的是DbType.Byte类型,需要修正 declare @TableName nvarchar(250) --声明读取数据库所有数据表名称游标mycursor1de

解决问题:字段类型为char的总是占用指定字节长度(末尾好多空白符号),varchar数据类型长度一个汉字占2个字节,内容存储为中文的字段个人建议全部使用nvarchar. 操作说明:打开SQL Server Management Studio,选中你要更新字段类型的数据库,点新建查询菜单,执行下面的语句即可. 详细代码: --批量替换数据库中所有用户数据表中字段数据类型为char和varchar到nvarchar的脚本declare @TableName nvarchar(255) --定义数

1:为什么大批量数据集写入Hbase中,需要使用bulkload BulkLoad不会写WAL,也不会产生flush以及split. 如果我们大量调用PUT接口插入数据,可能会导致大量的GC操作.除了影响性能之外,严重时甚至可能会对HBase节点的稳定性造成影响.但是采用BulkLoad就不会有这个顾虑. 过程中没有大量的接口调用消耗性能 可以利用spark 强大的计算能力 上面是一个总的执行流程图, 数据生成,HFile转换以及HFile加载, 下面是HFile 的格式, 就是个key val

HBase结合MapReduce批量导入 package hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat; import o

1.数据样式 写入之前,需要整理以下数据的格式,之后将数据保存到hdfs中,本例使用的样式如下(用tab分开): row1 N row2 M row3 B row4 V row5 N row6 M row7 B 2.代码 假设要将以上样式的数据写入到hbase中,列族为cf,列名为colb,可以使用下面的代码(参考) package com.testdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

1/首先建立数据表 CREATE TABLE BasicMsg( RecvTime FLOAT NOT NULL , --接收时间,不存在时间相同的数据 AA INT NOT NULL, --24位地址码 . FlightID Varchar(10) NULL, --航班号) 2/ 建立存储过程 USE DF17DataProIF EXISTS (SELECT * FROM SYS.PROCEDURES WHERE OBJECT_ID = OBJECT_ID(N'[DBO].[BulkDataP

kylin的clube合并后清理hbase中产生的相关历史表 kylin 的clube 历史的每次构建,都会产生一个hbase的表:虽然可以设置按照一定策略合并,但是合并后hbase 历史表不会被自动删除,造成hbase的 Region 越来越多 . 需要通过以下命令来执行无用数据的清理工作. ${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.storage.hbase.util.StorageCleanupJob --delete true 然后再cron

在 <HBase 中加盐之后的表如何读取:协处理器篇> 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能. 我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下: This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc w

我们介绍了避免数据斑点的三种比较常见方法: 加盐-盐腌 哈希-散列 反转-反转 其中在加盐(Salting)的方法里面是这么描述的:给Rowkey分配一个随机指针以使其和之前排序不同.但是在Rowkey前面加了随机重叠,那么我们怎么将这些数据替换来呢?我将分三篇文章来介绍如何读取加盐之后的表,其中每篇文章提供一种方法,主要包括: 使用协处理器读取加盐的表 使用Spark读取加盐的表 使用MapReduce读取加盐的表 关于协处理器的入门及实战,参见请这里.本文使用的各组件版本:Hadoop的2.

我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下:This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc which are needed for running MR jobs on tables, WALs, HFiles and other HB

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,

因自己学习测试需要,需要两个有大量不重复行的表,表中行数越多越好.手动编写SQL语句,通过循环,批量向表中插入数据,考虑到避免一致问题,设置奇偶行不同.个人水平有限,如有错误,还望指正. 语句如下: 1 --批量向表中插入大量数据语句(奇偶不同) 2 3 --判断测试表是否存在,存在则先删除再创建 4 if exists(select 1 from sysobjects where xtype='u' and name='table_test' ) 5 drop table table_test

本文来自于NoSQLFan联合作者@koven2049,他在淘宝从事Hadoop及HBase相关的应用和优化. 对Hadoop.HBase都有深入的了解,本文就是其在工作中对HBase的应用优化小结,分享给大家. 目 录 [ - ] 前言 原因 应用情况 部署.运维和监控 測试与公布 改进和优化 将来计划 前言 1324994303" style="border:0px; margin-right:8px"> hbase是从 hadoop中分离出来的apache顶级开源

1.项目介绍: 由于大数据部门涉及到其他部门将数据传到数据中心,大部分公司采用的方式是用json文件的方式传输,因此就需要编写服务端和客户端的小程序了.而我主要实现服务端的代码,也有相应的客户端的测试代码.这里须有一个需要提到的是,我在实现接收json文件的同时,而且还需将数据写到hbase中.写入到hbase当中采用的是批量插入的方式,即一次插入多条记录. 好了,有了前面的说明,下面来简单的说一下我实现的服务端的小程序把. 2.为了实现服务端能够监听客户端的行为,因此我在服务端采用多线程的技术

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最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞