import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import java.io.IOException; /** *

pom内容: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>0.98.6-cdh5.2.0</version> <exclusions> <exclusion> <artifactId>javax.servlet-api</artifac

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

一.目的 把hbase中某张表的数据导出到hdfs上一份. 实现方式这里介绍两种:一种是自己写mr程序来完成,一种是使用hbase提供的类来完成. 二.自定义mr程序将hbase数据导出到hdfs上 2.1首先看看hbase中t1表中的数据: 2.2mr的代码如下: 比较重要的语句是 job.setNumReduceTasks(0);//为什么要设置reduce的数量是0呢?读者可以自己考虑下 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(args[0], new

HBase使用客户端API动态创建Hbase数据表并在Hbase下导出执行                       ----首先感谢网络能够给我提供一个开放的学习平台,如果没有网上的技术爱好者提供的帮助,很难学好hbase. 一.hbase简介        官方:HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.        自己的理解:hbase其实就是一个在

一.说明 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量增加,许多企业需要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业(数据)资产.备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能非常巨大,因此备份方案必须有很高的效率.Hbase备份方案必须既能够伸缩至对数百TB的存储容量进行备份,又能够在一个合理的时间内完成数据恢复的工作.HBase和Apache Hadoop系统提供了许多内置的机制,可以快速而轻松的完成PB级数据的备份和恢复工作. 二.方法 HBase是一个基于LSM树(

本文主要来自于 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1316-2/ 谢谢原作者 准备工作一:创建一个HBase表 这里依然是以student表为例进行演示.这里假设你已经成功安装了HBase数据库,如果你还没有安装,可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装,安装好以后,不要创建数据库和表,只要跟着本节后面的内容操作即可. 因为hbase依赖于hadoop,因此启动和停止都是需要按照顺序进行 如果安装了独立的zookeeper 启动顺序: hadoop-> zookee

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how

一.概述 HBase本身提供了非常多种数据导入的方式,通常有两种经常使用方式: 1.使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 2.还有一种方式就是使用HBase原生Client API 这两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信.一次性入库大量数据时,特别占用资源,所以都不是最有效的.了解过HBase底层原理的应该都知道,HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的,一个比較高效便捷的方法就是使

问题:kettle转换添加hbase-output无法获取hbase表 win本机安装kettle,本机虚拟机三台,root用户安装有jdk.zookeeper.hadoop.hbase kettle能添加并连接上hadoop,访问文件夹 但是添加hbase output时候,会报java.io.IOException: java.io.IOException: java.lang.RuntimeException: java.net.UnknownHostException: E  看到这个报

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

hbase数据导入: 参考http://blog.csdn.net/hua840812/article/details/7414875,在把代码copy下来后,发现运行总是报错: java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable, recieved org.apache.hadoop.io.LongWritable: 原因是m

我曾经在系列文章中的<C#开发微信门户及应用(11)--微信菜单的多种表现方式介绍>中介绍了微信菜单里面的重定向操作,通过这个重定向操作,我们可以获取一个code值,然后获取用户的openID,进而就能获取到更多的用户信息,这个在会员信息的场景里面用的很多,本篇介绍在网站中迅速配置这样的菜单链接,并介绍如何在后台获取相关的用户信息,实现页面数据个性化的展现操作. 我们知道,微信的自定义菜单分为两大类,分别对应Click类型和View类型的,而重定向属于View类型的一种,如下所示. 1.微信重

我们创建一个sql表,里面的数据往往都会有自增长值. 那么,我们用jdbc插入数据的时候,要想同时获得这个增长值. 代码: /** * * 这是插入一条数据的同时,获取该数据的则增长列的值(该例子的自增长列是id) * * @author LZL * */ public class Auto_Increment { private static Connection conn = null; private static PreparedStatement stsm = null; privat

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

asp.net中使用泛型获取实体数据可以发挥更高的效率,代码简洁方便,本例采用三层架构.首先在model层中定义StuInfo实体,然后在 DAL层的SQLHelper数据操作类中定义list<>泛型查询数据库获取实体数据,最后通过BLL层的方法调用出来.具体实例如下: 一.model层中定义的StuInfo实体: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; name