HBase

最新推荐文章于 2020-11-23 03:27:15 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42310289/article/details/85106993
本文探讨了HBase作为分布式列式数据库的角色，对比了HBase与Hive的功能定位，详细介绍了HBase的行键设计原则、底层存储格式HFile、扩展与负载均衡机制，以及读操作上的LRU缓存技术。

1.HBase是一个分布式的面向列的开源数据库。
2.结构化数据 可以使用关系行数据库来表示和存储
非结构化数据 就是没有固定结构的数据
半结构化数据 可以通过灵活的键值调整获取相应的信息 且数据的格式不固定。
3.nosql 数据库的产生户数为了解决大规模数据的集合，多重数据种类带来的挑战 尤其是大数据应用难题。
4.常见的关系型数据库 db2 orcle mysql sqlserver
非关系型数据库 HB阿瑟 MongoDb redis
5.HBase的作用：存储大量结果集数据，并提供低延迟的随机查询
6.HBase与hive的区别？
Hive的定位是数据长款工具，虽然也有增删改，但是它增删改对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。
HBase的定位是hadoop的数据库，是一个典型的nosql,所以HBase是迎来在大量数据中进行低延迟的随机查询。
7.行键的设计原则
唯一原则 长度原则 散列原则
8：HFile 是HBase使用的底层存储格式 HFile 对应于列族， 一个列族可以有多个HFile，但是一个HFile不能存储对个列族的数据
9.HBase 扩展和负载均衡的基本单位是 region 。region 本质上是以行键排序的连续存储的区间。如果region太大，系统就会把他们动态拆分，相反的 就把region 合并 以减少存储文件数据
10：HBase在读操作上使用LRU缓存技术，这种缓存也叫做blockcache. blockcache 里面保存的是从HFile里读入内存的斌犯访问的数据，避免硬盘读，每个列族都有blockcache中的block是HBase从硬盘完成一次读取的数据单位

如何封装一个线程安全、可复用的 HBase 查询模板
张彦峰的博客
05-02 5万+
本文探讨了如何封装一个线程安全、可复用的 HBase 查询模板。通过引入基于 AtomicReference 的连接懒加载机制和函数式接口封装查询执行逻辑，本文提供了一种高效的 HBase 查询解决方案。文章详细阐述了 HBase 连接池的实现、查询模板的设计与优化，以及如何在实际业务中应用这些技术。通过完整的案例演示，本文帮助开发者解决 HBase 查询中的常见问题，提高系统性能和可维护性。
【Hbase】知识总结
Aut1sm的博客
03-08 1066
Hbase的简介 Hbase的来源 1、数据量越来越大，传统的关系型数据库，不能满足存储和查询功能的需求。而hive虽然能够满足存储的要求，但是hive的本质也是利用底层的mr，所以读写速度不快，而且hive不能满足非结构化，半结构化的存储，hive主要的作用是分析和统计，hive用于存储是毫无意义的。 2、起源于Google在2006发表的一篇论文《bigtable》，是对bigtable的开...
zookeeper和HBASE总结
weixin_33964094的博客
01-17 1373
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
db2查看表结构_HBase表常见Shell命令及具体语法操作讲解
weixin_39601641的博客
11-23 543
HBase Shell提供了大量的操作HBase的命令，通过Shell命令可以很方便地操作HBase数据库，例如创建、删除及修改表、向表中添加数据、列出表中的相关信息等操作。不过当使用Shell命令行操作HBase时，首先需要进入HBase Shell交互界面。执行“bin/hbase shell”命令进入到目录/hbase-1.2.1的界面，具体效果如图1所示。图1 进入HBase Shell的...
HBase可视化客户端
08-31
基于JavaFX + HBase API开发，支持HBase2.4.x版本 核心功能如下： 1. 查询：支持对 HBase 进行单行查询、范围查询以及全表扫描，并支持 14 种过滤器的实现以及多版本查询！ 2. 管理：HBase表格数据的增删查、命名...
hbase-2.4.17-bin 安装包
08-28
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式、版本化、列族式存储系统，设计用于处理大规模数据集。这个“hbase-2.4.17-bin”安装包提供了HBase的最新稳定版本2.4.17，适用于大数据处理和分析场景。下面将详细介绍...
Hbase分布式数据库 v1.7.2.zip
03-21
**HBase分布式数据库详解** HBase，全称为Apache HBase，是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的开源、非关系型、分布式数据库。它属于NoSQL数据库的一种，特别适合于处理海量数据，尤其适用于实时读写操作。HBase v...
Hbase
04-05
**HBase 概述** HBase 是一个分布式的、基于列族的开源数据库，它运行在 Apache Hadoop 文件系统（HDFS）之上。HBase 提供了对大规模数据集的实时读写访问，是大数据领域的重要组件。它设计用于处理PB级别的数据，...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
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09-06
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2022 年北航操作系统课程设计相关代码
最新发布
09-06
打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/abcfj 北京航空航天大学操作系统相关课程的设计代码（发布于 2022 年）
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podam-7.2.11.RELEASE.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
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hbase
04-28
### HBase 的使用指南与教程 #### 1. 学习资源推荐 对于希望深入学习 HBase 的用户来说，有几本经典书籍可以作为参考资料。例如，《HBase: The Definitive Guide》是一本覆盖范围广泛的参考书，适合初学者和中级学习者[^1]。如果更倾向于实践案例，则可以选择《HBase in Action》，该书专注于实际应用场景，更适合有一定开发经验的技术人员[^1]。 #### 2. 命令行工具 HBCK2 使用说明 HBCK2 是 HBase 提供的一个修复工具，主要用于解决元数据一致性问题和其他潜在的数据损坏情况。要运行 HBCK2，可以通过 `$HBASE_HOME/bin/hbase` 脚本来启动，并指定 `-j` 参数来加载对应的 JAR 文件。具体命令如下： ```bash ${HBASE_HOME}/bin/hbase --config /etc/hbase-conf hbck -j ~/hbase-operator-tools/hbase-hbck2/target/hbase-hbck2-xxx.jar ``` 默认情况下，如果不加特殊参数，执行 `hbck` 将会调用旧版本的修复工具（即 HBCK1）。因此，在需要高级功能时务必显式指明路径[^2]。 #### 3. 集成 Spark 和 HBase (HBase-RDD) 为了简化大数据处理流程中的复杂操作，社区还提供了专门针对 Apache Spark 设计的支持库——HBase-RDD。此项目允许开发者创建自定义逻辑轻松读取、写入甚至删除存储在 HBase 中的内容。更多详情可访问官方仓库链接获取最新文档和支持信息[^3]: [https://gitcode.com/gh_mirrors/hb/hbase-rdd](https://gitcode.com/gh_mirrors/hb/hbase-rdd) #### 4. Zookeeper 在 HBase 架构中的角色 值得注意的是，Zookeeper 对于整个 HBase 生态系统至关重要。它不仅负责协调多个节点之间的通信，而且承担着诸如选举 Master 实例、维护 RegionServer 注册表等功能。通过采用 Zap 协议保障集群内部状态同步一致，从而减少应用程序层面额外的工作量[^4]。 以下是基于 Java 编程语言连接到远程 HBase 表格实例的一个简单例子: ```java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost"); try(Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)){ Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("myTable")); Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowKeyExample")); Result result = table.get(get); byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("columnFamily"), Bytes.toBytes("qualifier")); } catch(IOException e){ System.err.println(e.getMessage()); } ```
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