敲码的汉子

客户端版本1.2.x下面是一段比较常见hbase客户端连接server查询的代码。Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);HTable table=connection.getTable(TableName.valueOf("myTable"), Executors.newFixedThreadPool(10));Result result = table.get(new Get("myRowKey".getB

如果原始数据在hbase中，这时想用spark对hbase数据做一些批量计算，就可以用spark的api直接读写hbase数据读取hbase数据import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigurationimport org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormatimport org.a

1.配置配置hive-site.xml,除了增加hive-hbase-handler-xxx.jar之外，在需要进行一些mapreduce计算的时候计算节点还需要hbase的jar来访问hbase，还要增加其它hbase访问的jar。property> name>hive.aux.jars.pathname> value>file:/opt/hive/lib/hive-hb

hbase的put api是通过hbase的regionserver向hbase插入数据，虽然这种方式插入速度极快，但是在插入过程中region会不断的split和compact，split和compact都会占用大量的计算资源和io，同时这一过程中也会短暂的中断服务。 hbase的数据文件是保存在region的hfile上，通过直接写入数据到hfile，并将hfile保存到hbase中，这种方

hbase远程调试

1.什么是phoenixphoenix是一个在hbase上面实现的基于hadoop的OLTP技术，具有低延迟、事务性、可使用sql、提供jdbc接口的特点。 而且phoenix还提供了hbase二级索引的解决方案，丰富了hbase查询的多样性，继承了hbase海量数据快速随机查询的特点。2.下载phoenix到官网 http://phoenix.apache.org/downlo

hbase1.3配置snappy压缩对hbase数据进行压缩的算法很多，snappy、lz0，lz4，gz等。压缩和不压缩相比，在写入时的编码速度和读时的解码速度都有一定的cpu损耗，但是在容量上都能降低30%甚至更多，就是一种用cpu计算来换空间的取舍。

HBase各版本对Hadoop版本的支持情况

说LSM（Log-Structured Merge Tree）之前先说一下B+树，B+树在关系型数据库里面非常常见，oracle、mysql里面的索引算法都是B+树。1.B+树相信大家对B+树已经非常的熟悉，比如Oracle的普通索引就是采用B+树的方式，下面是一个B+树的例子： 根节点和枝节点很简单，分别记录每个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每个键值都指

HBase是基于LSM树存储模型的分布式NoSQL数据库。LSM树对比普遍的B+树来说，能够获得较高随机写性能的同时，也能保持可靠的随机读性能。在进行读请求的时候，LSM树要把多个子树（类似B+树结构）进行归并查询，对于HBase来说，这些子树就是HFile（还包括内存上的树结构MemStore）。因此归并查询的子树数越少，查询的性能就越高。1.Compact的作用当MemStore超

1、RegionServer决定本地的region分裂，并准备分裂工作。第一步是，在zookeeper的/hbase/region-in-reansition/region-name下创建一个znode，并设为SPLITTING状态。2、Master通过父region-in-transition znode的watcher监测到刚刚创建的znode。3、RegionServer在HDFS中父r

作为一款优秀的非内存数据库，HBase和传统数据库一样提供了事务的概念，只是HBase的事务是行级事务，可以保证行级数据的原子性、一致性、隔离性以及持久性，即通常所说的ACID特性。为了实现事务特性，HBase采用了各种并发控制策略，包括各种锁机制、MVCC机制等。本文首先介绍HBase的两种基于锁实现的同步机制，再分别详细介绍行锁的实现以及各种读写锁的应用场景，最后重点介绍MVCC机制的实现策略

1. 预先分区默认情况下，在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 Region 分区，当导入数据的时候，所有的 HBase 客户端都向这一个 Region 写数据，直到这个 Region 足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 Regions，这样当数据写入 HBase 时，会按照 Region 分区情况，在集群内做数据的负载均衡。2.

1.hbase读的过程 1,Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。 2,根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息 3,找到这个region对应的regionserver 4,查找对应的region 5,先从MemSto

HBase 为用户提供了一个非常方便的使用方式, 我们称之为“HBase Shell”。 HBase Shell 提供了大多数的 HBase 命令, 通过 HBase Shell 用户可以方便地创建、删除及修改表, 还可以向表中添加数据、列出表中的相关信息等、对region进行相关操作等。在hbase启动之后，在命令里面输入“hbase shell”可以进入hbase shell的操作界面.

一、简介HBase —— Hadoop Database的简称，Google BigTable的另一种开源实现方式，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。从功能上来讲，HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。而从应用的角度来说，HBase与一般的数据库又有所区别，H

1.简介本文是hbase入门安装，装起后可以慢慢熟悉hbase相关功能。2.实验环境 机器 hdfs hbase 192.168.1.28(node28) namenode,secondarynode hmaster 192.168.2.11(node11) datanode regionserver 192.168.2.1...