HBase 笔记客户端API基础知识 －－ 3

最新推荐文章于 2026-01-06 12:41:16 发布
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博客涉及Hbase和Hadoop相关内容，这两者在大数据开发领域有重要作用。Hbase是分布式、面向列的开源数据库，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。





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《HBase原理与实践》学习笔记【1-8章 HBase基础知识及其工作原理】
IT小王
06-25 1705
《HBase原理与实践》学习笔记 一、HBase概述 1.1 HBase数据模型 1.1.1 逻辑视图 table：表 row：行 column：列 timestamp：时间戳 cell：单元格 1.1.2 物理视图 HBase中的数据是按照列族存储的，即将数据按照列族分别存储在不同目录中。 1.2 HBase体系结构 1.2.1 Master 主要负责HBase系统的各种管理工作： 处理用户的各种管理请求，包括建表、修改表、权限操作、切分表、合并数据等。 管理集群中的RegionSerer，包括其
Hbase从入门到精通，精心整理的学习笔记，自学党快来瞅一瞅，赶紧收藏吧！
北慕辰的博客，欢迎各位大佬光临！！
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Hbase学习笔记，详细整理
《HBase权威指南》读书笔记 第三章：客户端API基础知识
白色咖啡
06-04 1028
基本操作HTable提供了操作接口。建议应用程序初始化的2时候创建多个HTable，每个线程要有一个，或者使用HTablePool连接池。所有的修改只保证行级别的原子性。以下是Java中操作HBase的例子，书中提供的代码已经deprecated，因此笔者用了最新的连接方式。这段代码运行一次要1分钟左右，主要耗时在连接部分，有配置可以跳过某些步骤没必要的步骤加快连接速度。import org.apa
Redis 学习笔记（一）-- Redis 基础知识
weixin_43989102的博客
04-29 1155
Redis 上篇： Linux学习 1、什么是NoSQL ​ 百度百科: https://baike.baidu.com/item/NoSQL/8828247?fr=aladdin ​ NoSQL（Not Only SQL），泛指非关系型的数据库。区别于关系数据库，它们不保证关系数据的ACID特性。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的
Apache HBase基础知识
终回首的博客
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我的hbase学习笔记
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碳学长的博客
12-21 3863
大数据技术基础-读书笔记
大数据技术基础笔记4 分布式数据库HBase
Lora青蛙的博客
05-10 2244
文章目录4.1 概述4.2 HBase访问接口4.3 HBase数据模型4.4 HBase的实现原理4.5 HBase运行机制4.6 HBase编程实践4.7 小结 4.1 概述 HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 为什么需要HBase? Hadoop可以很好地解决大规模数据的离
HBase基础知识笔记（含安装配置与开发环境避坑流程）
书忆江南的IT博客
08-28 1657
笔记涉及代码：https://github.com/hackeryang/Hadoop-Exercises 1.HBase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库，用于实时地随机访问超大规模数据集。原本的关系型数据库并非为大规模可伸缩的分布式处理而设计，虽然也有复制(replication)和分区(partitioning)的改善方案，让数据库能够从单个节点扩展出去，但难以安装与维护，而且会...
Hbase详细笔记五-[原理加强](附带讲解视频)
HANG.NIAN
06-13 7659
1 本章目录 负载均衡 快照 拆分 数据存储 合并 刷写 读数据流程 写数据流程 热点问题 row设计 批量导入 协处理器 1 负载均衡 由Master的LoadBalancer线程周期性的在各个RegionServer间移动region维护负载均衡。 1 经常被并发查询的数据不要存储在同一个RegionServer中 , 避免热点读取问题 . 2 当一个机器上经过大量的插入或者删除数据以后 ,region合并或者分裂 ,那么机器上的region的数量会相差很大 . 3
hbase基础知识及原理
anningzhu的博客
03-05 876
HBase简介：          HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。 简单来说，你在HBase中的表创建的可以看做是一张很大的表，而这个表的属性可以根据需求去动态增加，在HBase中没有表与表之间关联查询。 列存储 HStore存储是HBase
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06-18
### HBase基础知识与架构详解 #### 一、引言 HBase是一款开源的、分布式的、基于列存储的NoSQL数据库系统，它旨在提供高效、可靠的大规模数据存储能力。本文将详细介绍HBase的基础概念、架构特点以及核心操作流程。...
HBase入门基础：列式存储与特性解析
"这是一份关于HBase入门的学习笔记，适合初学者了解HBase的基础知识。文档可能不适用于已经深入理解HBase的读者。" 在IT领域，数据库是数据管理和存储的核心，而HBase作为一种非关系型数据库（NoSQL），在处理高...
HBase学习笔记：从入门到实践的全面指南
资源摘要信息:"HBase完整学习笔记"是一份系统性介绍HBase分布式数据库的全面学习资料，涵盖了从基础概念、内部架构、安装部署、Shell操作、客户端API开发到实际应用中的日期处理等多个核心模块。该笔记首先对HBase...
【Hadoop】Linux（CentOS7）下安装Hadoop集群
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本文记录了在CentOS7环境下使用Java21搭建Hadoop集群的过程。实验使用三台虚拟机(feilink1-3)，配置了Hadoop用户和SSH免密登录。详细介绍了Hadoop 3.3.4的安装步骤，包括文件解压、目录配置，以及关键配置文件的修改（workers、hadoop-env.sh、core-site.xml等）。配置内容涵盖NameNode和DataNode设置、HDFS权限、块大小等参数，以及MapReduce和YARN相关配置。所有操作主要在feilink1节点执行，为后续Hadoop集
WPF 中控件样式定义的三种方式详解
bugcom的博客
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本文详细介绍了WPF中定义控件样式的三种主要方式：内联属性设置（直接为控件设置属性）、隐式全局样式（无x:Key的TargetType样式）和显式键控样式（带x:Key的样式）。重点分析了每种方式的优缺点及适用场景：内联方式简单但难维护，隐式样式统一但缺乏灵活性，显式样式灵活但存在重复代码。文章还深入讲解了样式继承（BasedOn）的高级用法，通过定义基类样式实现属性复用，有效解决了重复代码问题。这些方法不仅适用于Button控件，同样可应用于TextBox、ComboBox等其他常见控件，帮助开发者构建统
hadoop平台问题总结
最新发布
sunxunyong的博客
01-06 264
控制 Hive 是否将 CTE（WITH 子句）的结果物化（materialize）到临时表中，以避免重复计算。不创建HDFS目录：/user/hive/warehouse/target_table/dt=20251214/true：使用 Spark 内置的 Parquet 数据源（更快、功能更全）1、解决spark有数据，tez读不到数据问题。2、解决tez有数据，spark读不到的问题。– 问题SQL：没有数据也会创建分区元数据。4、解决无数据创建分区的问题。递归子目录作为输入，得开启。
大专Hadoop课程考试方案设计
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01-06 176
摘要：本文针对大专院校Hadoop课程考试设计了一套理论与实践相结合的考核方案。方案包含三种考核形式：上机实操（40%-50%）、笔试（30%-40%）和课程设计（20%-30%）。笔试侧重核心概念与原理，包含选择题、填空题和简答题；上机实操考察环境搭建、命令操作和编程能力；课程设计则通过实际项目评估综合应用能力。建议按6:3:1的难度梯度分配题目，适当提高实践考核权重，以符合应用型人才培养目标。该方案强调避免死记硬背，注重动手能力和原理理解，并提供考前模拟练习建议。
如何在 Red Hat Linux 8 上搭建高性能 Hadoop YARN 集群，并进行资源隔离与任务调度优化
A5互联
01-05 1119
在大数据平台建设中，高性能 Hadoop YARN 集群是支撑海量数据处理的核心架构之一。A5IDC在本教程以 Red Hat Linux 8 为操作系统，详细讲解如何构建一个高性能的 Hadoop YARN 集群，并重点介绍资源隔离（基于 Linux cgroups）与任务调度优化（CapacityScheduler／FairScheduler）的方法。方案兼顾生产可用性、性能调优与可维护性。
基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现（源码+论文+部署+安装）
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基于MySQL构建数据库，核心数据表包括用户表（存储用户基本信息与隐私数据）、管理员表（存储管理员账号权限信息）、饮食记录表（存储用户饮食记录与审核状态）、反馈建议表（存储用户留言与管理员回复）、菜品类型表（存储菜品分类信息），通过合理的字段设计与主键关联，保障数据的一致性与完整性。核心技术选型与应用：详细阐述Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive等）、Spring Boot、Vue.js、Python爬虫、推荐算法等关键技术的选型依据，说明各技术在系统中的具体应用场景与作用。
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